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Lehr- und Forschungsgebiet: Computational Neuroscience

Die Arbeitsgruppe von Prof. Markus Diesmann beschäftigt sich mit der Erstellung mathematischer Modelle der neuronalen Schaltkreise im Gehirn. Wie auch in anderen Wissenschaftsbereichen besteht ein solches Modell aus der Spezifikation von Struktur und Dynamik: Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler integrieren das biologische Wissen über die Bauelemente des Gehirns, etwa über Neuronen und deren Kontaktstellen (Synapsen), über anatomische Daten von größeren Schaltkreisen und über die Dynamik und Aktivität im menschlichen Gehirn in ein mathematisches Modell. Aufgrund der immensen Komplexität des Gehirns müssen die Modelle auf modernsten Supercomputern simuliert werden. Durch den Vergleich mit experimentellen Daten können zudem Hypothesen über die Beziehung zwischen Netzwerkstruktur und beobachteter Hirnaktivität überprüft werden.

Neben Vorhersagen über die Funktionsweise des Gehirns, die direkt auf Simulationen beruhen, beschäftigt sich die Arbeitsgruppe mit den theoretischen Grundlagen neuronaler Aktivität und Plastizität. Auf der technischen Seite wird die für die neurowissenschaftliche Forschung notwendige Simulationstechnologie erarbeitet. Auf dem Gebiet der Simulationstechnologie pflegt Prof. Diesmann zusammen mit der NEST Initiative (www.nest-initiative.org) einen der führenden Simulationscodes, welcher auch im EU Flagship Human Brain Project verwendet wird. Zusammen mit dem Simulation Lab Neuroscience am Forschungszentum Jülich wird dieser für die nächste Generation von Supercomputern weiterentwickelt.

Univ.-Prof. Diesmann ist Direktor des Instituts für Neurowissenschaften und Medizin (INM-6), Computational and Systems Neuroscience sowie des Institute for Advanced Simulation (IAS-6), Theoretical Neuroscience, am Forschungszentrum Jülich. Er leitet dort die Arbeitsgruppe Computational Neurophysics. Die Arbeitsgruppe kooperiert im Rahmen der Forschungsallianz JARA-BRAIN. Univ.-Prof. Diesmann ist einer der drei Direktoren des JARA-BRAIN Instituts „Structure Function Relationship“.

 

Veröffentlichungen Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Markus Diesmann