Funding

Current

Year Project Source
2018 - 2022 Neuronal Intelligence Group Carl Zeiss Stiftung
2019 - 2022 Mechanisms of Representation Transfer CyberValley Research Fund
2019 - 2022 Robust Models of the Early Visual System Tübingen AI Competence Center (BMBF)
2019 - 2021 Large-scale Neuronal Prediction Models and Benchmark Challenge for an Entire Early Visual System AWS Machine Learning Research Award (see below for additional info)
2020 - 2023 KI-basiertes Tracking-System zur automatisierten, objekti-ven und reproduzierbaren Durchführung von Verhal-tensstudien an Maus-Modellen zur Erforschung des Epilepsie- Spektrums (KI-Track) BMWi ZIM
2021 - 2024 A collaborative data management platform for reproducible neuroscience and machine learning DFG SFB 1233 Robust Vision
2021 - 2024 Top-down control of visual inference in sensory representations in early visual cortex DFG SFB 1233 Robust Vision

Past

Year Project Source
2018 - 2021 Neuroscience-Inspired Networks for Artificial Intelligence IARPA MICrONs (see below for additional info)

Information about funding from MICrONs

English

MICrONs is a research program of the Obama BRAIN Initiative with the goal to reverse-engineer the information processing algorithms of the cortex to inspire novel machine learning algorithms. The research funded by MICrONS is fundamental interdisciplinary research between neuroscience and machine learning to understand what makes mammalian brains generalize better than current machine learning algorithms (see also our article in Neuron). The Sinz-Lab is part of a multi-university team led by Prof. Tolias and Prof. Pitkow at Baylor College of Medicine that focuses on the algorithms in the visual cortex of mice.

MICrONs is funded by IARPA, an organization within the Office of the Director of National Intelligence in the US, modeled after DARPA. All research from our project is unclassified and published in scientific journals. Apart from the commitment to the research program proposed by our multi-university team in the original grant, we are free to choose (i) how we do research and (ii) what/when/where we publish. Part of the research program is to record a world-wide unique large scale dataset of matched functional and anatomical data in mouse cortex, which is shared online as a free resource for neuroscientific research (see also the report on biorXiv).

Within the multi-university team, the Sinz-Lab is involved in the computational neuroscience and data science aspects of the program, analyzing large scale neuroscientific data of mouse visual cortex recorded at Baylor College of Medicine (see also our publications). Fabian is also involved in coordinating research between computational neuroscience and machine learning among the participating research groups (see publications of our consortium).

Deutsch

MICrONs ist ein Forschungsprogramm der Obama BRAIN-Initiative mit dem Ziel, die Informationsverarbeitungsalgorithmen des Kortex zu entschlüsseln und damit neue künstliche Lernalgorithmen zu inspirieren. Bei der von MICrONS finanzierten Forschung handelt es sich um interdisziplinäre Grundlagenforschung zwischen Neurowissenschaften und Maschinellem Lernen mit dem Ziel zu verstehen, was Säugetiergehirne so viel besser generalisieren läßt als die derzeit besten künstlichen Lernalgorithmen (siehe auch unseren Artikel in Fachmagazin Neuron). Das Sinz-Lab ist Teil eines multiuniversitären Teams, unter der Leitung von Prof. Tolias und Prof. Pitkow am Baylor College of Medicine, das sich auf die Algorithmen im visuellen Kortex von Mäusen konzentriert.

MICrONs wird von Geldern von IARPA finanziert, einer Organisation, ähnlich zu DARPA, die dem Büro des Director of National Intelligence der USA untersteht. Die Forschung in unserem Projekt unterliegt keiner Geheimhaltung und wird offen in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht. Abgesehen von der Verpflichtung gegenüber dem von unserem Team eingereichten Förderungsantrag, können wir frei wählen (i) wie wir forschen und (ii) was, wann und wo wir unsere Forschung veröffentlichen.

Ein Teil des Forschungsprogramms unseres Teams ist die Erstellung eines weltweit einzigartigen, riesigen Datensatzes mit übereinstimmenden physiologischen und anatomischen Aufnahmen der Gehirnrinde der Maus, der von unserem Team online als frei verfügbare Ressource für die Forschung zur Verfügung gestellt wird (siehe auch den Vorabdruck auf biorXiv).

Innerhalb des multi-universitären Teams ist das Sinz-Lab im Bereich Computational Neuroscience und Datenwissenschaften an der Analyse der riesigen neurowissenschaftlichen Datenmengen aus dem visuellen Kortex der Maus beteiligt, die am Baylor College of Medicine aufgezeichnet wurden (siehe auch unsere Publikationen). Fabian ist außerdem an der Koordination der teilnehmenden Forschergruppen beteiligt (siehe auch die Publikationen unseres Teams).

Information about Amazon AWS Machine Learning Research Award

English

The AWS Machine Learning Research Awards (MLRA) provide researchers with cash and/or AWS Promotional Credits as one-time unrestricted gifts to support research in machine learning and its applications. MLRA has merged with Amazon Research Awards (ARA), and eligible researchers can apply for these awards from here. The Sinz-Lab received the award, in the form of AWS Promotional Credits*, for a project on predicting the responses of many biological neurons from natural stimuli. The project and the application for the award are unrelated to Amazon’s research lab in Tübingen, and we are not affiliated with Amazon.

(*) Promotional credits are virtual money that can be used to compute on Amazon’s compute infrastructure.

Deutsch

Die AWS Machine Learning Research Awards (MLRA) stellen Forschern einmalige, nicht zweckgebundene Geld- oder AWS-Credits zur Verfügung, um die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens und seiner Anwendungen zu unterstützen. MLRA hat sich mit den Amazon Research Awards (ARA) zusammengeschlossen, und anspruchsberechtigte Forscher können sich von hier aus für diese Auszeichnungen bewerben. Das Sinz-Lab erhielt den Preis in Form von AWS-Credits (*) für ein Projekt zur Vorhersage der Antworten vieler biologischer Neuronen aus natürlichen Stimuli. Das Projekt und die Bewerbung für den Preis stehen in keinem Zusammenhang mit Amazon’s Forschungslabor in Tübingen, und wir sind nicht mit Amazon affiliiert.

(*) AWS-Credits sind virtuelles Geld, das zur Nutzung der AWS-Recheninfrastruktur von Amazon verwendet werden kann.