10.10.2025
Deniz Kucukahmetler belegt dritten Platz bei der Algonauts Challenge
Gemeinsam mit Semih Eren errang Deniz Kucukahmetler den dritten Platz bei der Algonauts Challenge und gewann damit ein Preisgeld in Höhe von 3.000 Euro. Bei der Challenge handelt es sich um einen Wettbewerb im Bereich der Gehirnkodierung, bei dem die Teilnehmer mit verschiedenen Machine-Learning-Modellen gegeneinander antreten, um die Gehirnaktivitäten von Menschen beim Ansehen naturalistischer Filme vorherzusagen. Die Erkenntnisse aus dem Wettbewerb wurden anschließend auf der Cognitive Computational Neuroscience Conference 2025 (CCN) an der Universität Amsterdam vorgestellt.
Bei der diesjährigen Algonauts Challenge mussten die Teilnehmer die Gehirnaktivität (fMRI-Zeitreihen) in 1.000 kortikalen Regionen von vier Proband:innen vorhersagen, die 80 Stunden multimodale Filme angesehen hatten. Das Modell von Semih und Deniz integrierte multimodale Merkmale aus den Bereichen Bildverarbeitung (SlowFast, VideoMAE, Swin, CLIP), Audio (HuBERT, WavLM) und Text (CLAP, BERT, Longformer mit Kontext aus früheren Episoden). Ihre Softwarearchitektur bestand aus modalitätsspezifischen bidirektionalen LSTMs (die den zukünftigen und vergangenen Kontext erfassen), gefolgt von einer simple average Fusion, einer modalitätsübergreifenden rekurrenten Schicht (LSTM/GRU) und proband:innenspezifischen linear Heads. Der Hauptunterschied in ihrem Ansatz bestand darin, dass sie sich nicht auf transformerbasierte Architekturen stützten, sondern ein leichtgewichtiges rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) mit simple Fusion verwendeten, um verschiedene Modalitäten und fachspezifische Heads zu kombinieren und personalisierte Ergebnisse zu erzielen. Durch die Einbeziehung eines vom Gehirn inspirierten Lerncurriculums konnten sie außerdem eine Leistung erzielen, die mit größeren Transformer-Systemen vergleichbar ist.
Sie traten gegen mehr als 60 Teams an und erhielten als eines der drei Gewinnerteams die Möglichkeit, ihre Arbeit auf der CCN-Konferenz 2025 in Amsterdam vorzustellen. CCN ist ein jährliches Forum für Diskussionen zwischen Forscher:innen aus den Bereichen Kognitionswissenschaft, Neurowissenschaft und künstliche Intelligenz, das sich dem Verständnis der Berechnungen widmet, die komplexem Verhalten zugrunde liegen. Ziel ist es, die Interaktion zwischen diesen Disziplinen zu vertiefen und Wege zu finden, wie die Gemeinschaften voneinander profitieren und die Erfolge der anderen nutzen können.
Über das Team
Deniz Kucukahmetler ist Doktorandin an der SECAI Graduate School in der Gruppe für Neuronale Datenwissenschaft und Statistische Datenverarbeitung am Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften (MPI CBS) unter der Betreuung von Fellow Peter Stadler, Fellow Ivo Sbalzarini und Nico Scherf. Semih Eren ist Masterstudent im Fach Computational Modelling and Simulation an der TU Dresden und studentische Hilfkraft am MPI CBS unter der Betreuung von Nico Scherf.
