Modul 20-BHV-C Control of Behaviour

Die Studierenden haben ein Verständnis komplexer Systeme - insbesondere in der Physiologie von Tieren und Tiergemeinschaften - und ihrer Bedeutung erworben. Sie können Systeme mit vielen Freiheitsgraden beschreiben und quantitativ analysieren; dazu gehört die Erkennung, Einordnung und quantitative Erfassung von Systemeigenschaften, insbesondere von Stabilitäts- und Konvergenzeigenschaften. Weiterhin beherrschen die Studierenden Techniken der Planung und praktischen Durchführung verhaltensphysiologischer Experimente einschließlich Präparation, Bewegungsanalyse, computergestützter Auswertung und Aufbereitung sowie statistischer Beurteilung der Ergebnisse. Die notwendigen Softwarekenntnisse (in Matlab, R oder vergleichbaren Paketen) haben sie in den Übungen anwendungsbezogen erworben.

Tiere passen ihr Verhalten situationsabhängig an die gegenwärtigen Anforderungen und Bedingungen an. Um dies zu leisten, erhält das zentrale Nervensystem eines Tieres Information von einer Vielfalt an Sinnesorganen, sowohl über die unmittelbare Umgebung des Tieres (Exterozeption) als auch über seinen inneren Zustand (Enterozeption). In Abhängigkeit dieser äußeren und inneren Information ändert das Nervensystem das gegenwärtige Verhalten oder erhält es aufrecht. Dies geschieht durch Umschalten, Modulation oder Unterstützung des Aktivitätsmusters, das die Ausgangsorgane - Muskeln und Drüsen - ansteuert. Eine Änderung des Ausgangs ruft dabei in der Regel auch eine Änderung des sensorischen Eingangsmusters hervor und schließt damit den Kreis zwischen Eingangs- und Ausgangssignalen des Nervensystems: Es entsteht eine Rückkopplung.
In diesem Modul werden unterschiedliche Aspekte von rückgekoppelten Systemen im Allgemeinen und Regelkreisen im Besonderen behandelt. Das betrifft sowohl Homöostase und Reflexe, als auch Orientierungsleistungen und die Generierung und Koordination komplexer Aktivitätsmuster. Der erste Teil des Moduls gibt eine Einführung in die Theorie und experimentelle Analyse rückgekoppelter Systeme (z.B. dynamische Eigenschaften und Stabilität). Dies geschieht mit Bezug auf einfache Beispiele der Tierphysiologie und Neurobiologie. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Rolle sensorischer Information bei der Bewegungssteuerung einzelner Gelenke, Gliedmaßen (also Ketten mit mehreren Gelenken) und ganzen Körpern (z.B. der Koordination mehrerer Gliedmaßen). Der dritte Teil ist der Modellierung rückgekoppelter Systeme bei der Bewegungssteuerung gewidmet, mit einem Schwerpunkt auf der Anwendung künstlicher neuronaler Netze.

Grundlagen der Neurobiologie; Grundlagen der Datenanalyse und grafischen Aufbereitung experimenteller Ergebnisse; Grundlagen in Analysis und linearer Algebra.

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