Ce programme vise à promouvoir la recherche interdisciplinaire Neuro-IA en soutenant la réalisation de projets pilotes à la croisée des chemins entre neurosciences ET intelligence artificielle. Ce programme vise aussi à favoriser la création de nouvelles synergies au sein de la communauté UNIQUE et à accroître le taux de réussite de ses chercheuses ou chercheurs dans les demandes de financement auprès des grands organismes subventionnaires.

Le budget disponible pour ce programme permettra de financer 7 projets jusqu’à un maximum de 40 000 $ par projet, pour une année. Parmi les 7 projets, deux seront financés dans le cadre du sous-programme UNIQUE-STRATÉGIA. Ces financements sont non renouvelables.

Pour plus d'informations sur les critères d'éligibilité, les procédures de soumission et d'évaluation, veuillez vous référer à la description du programme et au formulaire de demande mentionnés ci-dessus.

Projets financés

Concours 2025-2026

Active, embodied visual learning in humans and ANNs using virtual reality
Chercheur principal : Shahab Bakhtiari, Université de Montréal
Cochercheurs: Christopher Pack (McGill University), Blake Richards (McGill University)

Developing Personalized Encoding Models of fMRI data for Psychotic Disorders via Transfer Learning
Chercheuse principale: Lune Bellec, Université de Montréal
Cochercheurs: Pouya Bashivan (McGill University), Ian Charest (Université de Montréal), Vincent Taschereau-Dumouchel (Université de Montréal)

Unsupervised Inference of Functional Brain States and Transition Mechanisms in Zebrafish
Chercheur principal: Paul DeKoninck, Université Laval
Cochercheurs: Patrick Desrosiers (Université Laval), Bratislav Misic (McGill University)

Vers une Neuro-IA Quantique ? Évaluation des algorithmes de simulation et d’apprentissage machine quantiques pour la simulation et l’analyse du cerveau
Chercheur principal: Dumas, Guillaume, Université de Montréal
Cochercheurs.euses: Benjamin De Leener (Polytechnique), Karim Jerbi (Université de Montréal), Irina Rish (Université de Montréal)
Collaboratrice: Annemarie Wolff (Université de Montréal)

Arbitrating between timescales in biological and computational reinforcement learning
Chercheur principal: Paul Masset, McGill University
Cochercheurs.euses: Matthew G. Perich (Université de Montréal), Doina Precup (McGill University)

Modeling and calibrating the causal functional connections between cortical layers using laminar-resolved neurophysiology and machine learning
Chercheur principal: Amir Shmuel, McGill University
Cochercheurs: Habib Benali (Université Concordia) Paul Masset (McGill University)

Closing the Loop: Causal Modulation of Perception with AI-Guided Brain Stimulation
Chercheur principal: Vincent Taschereau-Dumouchel, Université de Montréal
Cochercheurs: Marco Bonizzato (Polytechnique), Ian Charest (Université de Montréal), Frédéric Gosselin (Université de Montréal)
Collaborateur: Charles Dupras (Université de Montréal)