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Pouya Bashivan

Membre académique associé
Professeur adjoint, McGill University, Département de physiologie

Biographie

Pouya Bashivan est professeur adjoint au Département de physiologie et membre du programme intégré en neurosciences de l'Université McGill, ainsi que membre associé de Mila – Institut québécois d'intelligence artificielle. Avant de se joindre à l'Université McGill, il a été chercheur postdoctoral à Mila, travaillant avec Irina Rish et Blake Richards. Auparavant, il a été chercheur postdoctoral au Département des sciences du cerveau et de la cognition et à l'Institut McGovern pour la recherche sur le cerveau du Massachusetts Institute of Technology (MIT), où il a travaillé avec le professeur James DiCarlo. Il a obtenu un doctorat en génie informatique de l'Université de Memphis en 2016, après avoir obtenu une licence et une maîtrise en ingénierie électrique et de contrôle de l'Université KNT (Téhéran, Iran).

L'objectif de la recherche menée à son laboratoire est de développer des modèles de réseaux neuronaux qui exploitent la mémoire pour résoudre des tâches complexes. Alors que nous nous appuyons souvent sur des mesures de performance des tâches pour trouver des modèles de réseaux neuronaux et des algorithmes d'apprentissage améliorés, nous utilisons également des mesures neuronales et comportementales provenant de cerveaux d’humains et d'autres animaux pour évaluer la similitude de ces modèles avec des cerveaux biologiquement évolués. Nous pensons que ces contraintes supplémentaires pourraient accélérer les progrès vers l'ingénierie d'un agent artificiellement intelligent de niveau humain.

Étudiants actuels

Doctorat - McGill University
Co-superviseur⋅e :
Maîtrise recherche - McGill University
Maîtrise recherche - McGill University
Doctorat - McGill University
Co-superviseur⋅e :
Maîtrise recherche - Université de Montréal
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - McGill University

Publications

The feature landscape of visual cortex
Rudi Tong
Ronan da Silva
Dongyan Lin
Arna Ghosh
James Wilsenach
Erica Cianfarano
Stuart Trenholm
Understanding computations in the visual system requires a characterization of the distinct feature preferences of neurons in different visu… (voir plus)al cortical areas. However, we know little about how feature preferences of neurons within a given area relate to that area’s role within the global organization of visual cortex. To address this, we recorded from thousands of neurons across six visual cortical areas in mouse and leveraged generative AI methods combined with closed-loop neuronal recordings to identify each neuron’s visual feature preference. First, we discovered that the mouse’s visual system is globally organized to encode features in a manner invariant to the types of image transformations induced by self-motion. Second, we found differences in the visual feature preferences of each area and that these differences generalized across animals. Finally, we observed that a given area’s collection of preferred stimuli (‘own-stimuli’) drive neurons from the same area more effectively through their dynamic range compared to preferred stimuli from other areas (‘other-stimuli’). As a result, feature preferences of neurons within an area are organized to maximally encode differences among own-stimuli while remaining insensitive to differences among other-stimuli. These results reveal how visual areas work together to efficiently encode information about the external world.
Using modular connectome-based predictive modeling to reveal brain-behavior relationships of individual differences in working memory
Huayi Yang
Junjun Zhang
Zhenlan Jin
Ling Li
Towards Out-of-Distribution Adversarial Robustness
Adam Ibrahim
Charles Guille-Escuret
Adversarial robustness continues to be a major challenge for deep learning. A core issue is that robustness to one type of attack often fail… (voir plus)s to transfer to other attacks. While prior work establishes a theoretical trade-off in robustness against different
How well do models of visual cortex generalize to out of distribution samples?
Yifei Ren
Learning Robust Kernel Ensembles with Kernel Average Pooling
Adam Ibrahim
Amirozhan Dehghani
Yifei Ren