Analisi di sensibilità di un modello matematico per la causal inference e le interazioni multisensoriali

La percezione del mondo esterno è basata sulla integrazione sensoriale di numerosi input differenti. Tale integrazione tende a migliorare le prestazioni umane, riducendo le ambiguità percettive e migliorando l’individuazione degli stimoli. Non è però ancora chiaro come il cervello organizzi tutti questi aspetti sensoriali in un concetto coerente. È quindi fondamentale studiare l’integrazione multi-sensoriale al fine di comprendere come il nostro cervello riesca a collegare le molteplici fonti di informazione permettendoci di interagire con l’ambiente che ci circonda. Tale studio può essere condotto utilizzando differenti approcci. In particolare, questo lavoro è basato sull'utilizzo di un modello di ispirazione biologica utile alla risoluzione del problema della causal inference e della integrazione multi-sensoriale di stimoli uditivi e visivi. Obiettivo centrale di questa tesi è stato svolgere una analisi di sensibilità del modello utilizzato. Nello specifico tale ricerca è stata incentrata nella individuazione di parametri utili al corretto funzionamento della rete neurale, in modo da permettere a questa di emulare il comportamento del cervello umano se sottoposto a stimoli audio-visivi. La peculiarità di questo lavoro è stata riuscire a riprodurre nel modello considerato gli effetti illusori del ventriloquismo spaziale e temporale quando sottoposto a condizioni simili a quelle in cui hanno luogo tali fenomeni nell'essere umano. Riuscire ad emulare attraverso un modello di ispirazione biologica fenomeni illusori di questo tipo può giocare un ruolo molto importante nel fornire una più profonda comprensione dei meccanismi che partecipano al processo di integrazione multi-sensoriale, oltre che nell'intuire la topologia delle connessioni neurali tra differenti aree del cervello.