We are offering student projects and modules using various methodologies. These are always research-oriented and are related to the current research topics of our group.
Motivated students are always welcome to jour our group for project modules, research modules and thesis projects.
Project title | corresponding research topic and methodology |
Comparing odour responses between antennae and palps in Carausius morosus | Olfaction, Electrophysiology: Electroantennogram |
Olfactory and mechanosensory processing in the antennal lobe | Olfaction & Mechanosensation; Electrophysiology: Multi-electrode recordings |
Modulation of wind-induced walking by odours | Olfaction & Mechanosensation; Behavioural Physiology: Motion analysis |
Control of timing and magnitude of visually induced curve walking | Visually guided locomotion; Behavioural Physiology: Motion analysis |
Unrestrained locomotion in dispersal vs exploration behaviour | Locomotion; Behavioural Physiology: 3D tracking & Motion analysis |
Oviposition site selection in stick insects | Oviposition & Exploration; Behavioural Physiology: Motion analysis |
Step cycle detection and categorisation | Locomotion; Computational Behaviour: Behavioural variation |
3D-morphing of sex and species differences among stick insects | Morphopmetry; Computational Behaviour: Body models |
Projektmodul "Biologische Kybernetik" | 20-PM_bnk |
Inhalte sind im Spannungsfeld zwischen persönlichem Interesse der einzelnen Studierenden und den aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen des Arbeitsbereiches verortet und sind daher nicht verbindlich festlegbar. Grundsätzlich sollen Studierende an die Forschung heran geführt werden, das wissenschaftliche Arbeiten erlernen, und so in die Lage versetzt werden, die Bachelorarbeit als selbstständige Abschlussarbeit zu erstellen. Studierende werden dazu ein eigenes kleines Projekt in der Arbeitsgruppe bearbeiten. | |
Basismodul "Mathematik, Teil: Statistik/Informatik" | 20-BM_b |
Das Teilmodul Statistik verbindet eine Einführung in statistische Methoden mit einer Einführung in die Programmiersprache R. Zunächst wird die deskriptive Statistik behandelt. Die wichtigsten Begriffe sind Häufigkeitsverteilung, Maßzahlen der zentralen Tendenz wie arithmetischer Mittelwert oder Median, Streuungsmaße wie Standardabweichung, Standardfehler und Quartile, sowie die Zuverlässigkeit statistischer Maßzahlen in Abhängigkeit vom Stichprobenumfang. Später folgen Korrelation, Kontingenz und lineare Regression. Zur Einführung in die schlussfolgernde Statistik werden die Begriffe Stichprobe und Grundgesamtheit, Nullhypothese, Fehler 1. und 2. Art sowie abhängige/unabhängige Stichprobe behandelt. Geeignete Tests werden anhand praxisnaher Beispiele vorgestellt, und mithilfe wöchentlich zu bearbeitender Aufgabenblätter mit anschließender Besprechung geübt. Die wichtigsten Testverfahren sind der t-Test und seine Varianten, F-Test, U-Test, chi2-Test, Wilcoxon-Test für Paarvergleich, ein- und zweifaktorielle ANOVA, sowie Tests für Korrelationskoeffizienten. | |
Aufbaumodul "Verhalten / neuronale Mechanismen" | 20-AM7 |
Gehirne gehören zu den komplexesten Systemen der Natur. Sie vermitteln das Verhalten von Tieren und Menschen und haben sich in der Evolution an ihre jeweiligen Aufgaben angepasst. In diesem Modul sollen grundlegende Aspekte der Neuro- und Verhaltensbiologie erarbeitet werden. Die Themen betreffen Informationsübertragung bei Nervenzellen, Verarbeitung sensorischer Information, Kontrolle von Motorik, Orientierung und Navigation, Lernen und Gedächtnis, Kommunikation und Sozialverhalten, sowie die Evolution von Verhalten. Auf verschiedenen Beschreibungsebenen, die von der Einzelzelle, über Zellverbände bis hin zur sozialen Interaktion von Individuen reichen, soll ein Verständnis dafür entwickelt werden, wie bei Systemen, die aus einzelnen Elementen bestehen, durch das Zusammenwirken dieser Elemente neue Eigenschaften und letztendlich Verhalten entstehen können, und auf welche Weise solche Systeme evolvieren. Es wird in unterschiedliche experimentelle Ansätze wie neurobiologische Messmethoden, Methoden der Verhaltensphysiologie und der Verhaltensbeschreibung einerseits sowie in theoretische Ansätze wie Computer-Simulationen und systemtheoretische Modellierung eingeführt. | |
Spezialmodul "Bewegung und Verhalten" | 20-SM41 |
Die Fähigkeit zur Kontrolle komplexer, kontextabhängiger Verhaltensweisen setzt voraus, dass das Zentralnervensystem den Möglichkeiten und Grenzen des eigenen Körpers sowie den Anforderungen der natürlichen Umwelt gerecht wird. Das Modul "Bewegung und Verhalten" stellt die Steuerung und Regelung von Bewegung in das Zentrum der Verhaltenskontrolle. Insbesondere die Eigenschaften von Gliedmaßen sowie deren Rolle bei Lokomotion, Manipulation, Kommunikation und aktiver Sensorik werden behandelt und in einfachen Experimenten untersucht. Dabei werden die hierfür nötigen biomechanischen, neurobiologischen, systemtheoretischen und kognitiven Grundlagen behandelt. Die wichtigsten Aspekte von Bewegungsabläufen, die im Kurs behandelt werden sind: (1) Skelett, Muskeln, Innervation und die damit zusammenhängenden, mechanischen und neuromuskulären Rahmenbedingungen von Bewegungssteuerung; (2) Gelenke, Kinematik und die drei Stellgrößen Position, Geschwindigkeit und Steifigkeit; (3) Freiheitsgrade der Bewegung und deren Koordination in Form von Kopplungen, Synergien oder Bewegungsprimitiven; (4) Zentrale Mustergeneratoren und Rhythmogenese; (5) Sensorische Rückkopplung und Regelung von Bewegung; (6) Verhaltenskontext, Verhaltensübergänge und die Verkettung verschiedener Bewegungsmuster zu komplexen Handlungen. | |
Projektmodul "Biologische Kybernetik" | 20-PM_bnk |
Inhalte sind im Spannungsfeld zwischen persönlichem Interesse der einzelnen Studierenden und den aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen des Arbeitsbereiches verortet und sind daher nicht verbindlich festlegbar. Grundsätzlich sollen Studierende an die Forschung heran geführt werden, das wissenschaftliche Arbeiten erlernen, und so in die Lage versetzt werden, die Bachelorarbeit als selbstständige Abschlussarbeit zu erstellen. Studierende werden dazu ein eigenes kleines Projekt in der Arbeitsgruppe bearbeiten. |
Mastermodul: "Control of Behaviour" | 20-BHV-C |
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. |
Brains are probably the most complex systems in nature. They control the behavior of animals and men and have evolved over millions of years to suit their task. In this course basic aspects of behavioral biology are studied. These include topics as neural processing of sensory information, motor control, orientation and navigation, learning and memory, communication and social interaction. The Department of Biological Cybernetics is involved in teaching of part 2 (motion, motor control and orientation).
The aim of this type of course is to introduce the methodological methods for research on either the generation and control of sensory-guided motor patterns or the neurobionics/biorobotics of motor control. Methods trained are planning of experiments, computer aided data acquisition and evaluation as well as oral or written presentation of results. Example experiments include but are not limited to studies on visuo-tactile orientation, tactile pattern recognition and task-dependant adaption of motor patterns in insects.
Students may also become familiar with formal concepts and modelling techniques of biological data in order to transfer biological principles to technical applications. Example experiments may include hard- and/or software modeling of limb movements and the implementation of active sensing concepts, visuo-tactile orientation and/or tactile pattern recognition on robots.
The main focus of this module is the physiology of sensory-guided movements and motor control.
Students carry out individual research experiments that are immediately related to ongoing projects of the workgroup. Topic and scope of each project are subject to an individual agreement with the supervising senior researcher. Examples of possible research topics are: Tactile and visual orientation and sensory induced changes in locomotion, tactile pattern recognition, control and coordination of multiple joints and/or limbs during different motor behaviours, context-dependent changes in muscular and nervous activation patterns. Possible research methods include motion capture and kinematic analyses of natural movement sequences, learning paradigms, force measurements, extra- and intracellular recording techniques and electromyography.
The main focus of this module is neurobionics of information processing and motor control.
Students carry out individual research experiments that are immediately related to ongoing projects of the workgroup. Topic and scope of each project are subject to an individual agreement with the supervising senior researcher. Examples of possible research topics are: Software modeling of neural information processing and/or motor control, software modeling of active tactile sampling and pattern recognition, hardware modeling of multi-joint coordination and hardware modeling of the active tactile sense. Possible research methods include software modeling in Matlab, hardware modeling using either an educational robotics kit or parts of the existing experimental robot platforms of the workgroup.
The aim of this module is to deepen the methodological repertoire for research on either the physiology of sensory-guided movements or the bionics of information processing and motor control.
Students carry out individual research experiments that are immediately related to ongoing projects of the workgroup. Topic and scope of each project are subject to an individual agreement with the supervising senior researcher. Examples of possible research topics include various aspects of the physiology of sensorimotor control in insects, and modeling of sensorimotor control in software and hardware. Possible research methods include motion capture, various electrophysiological recording techniques, software modeling in MatLab, etc.
This module is an introduction to behavioural control systems. Specifically, it concentrates on properties of dynamical systems. This includes linear filters as well as nonlinear elements that are ordered serially, in parallel, or via recurrent connections. Following the understanding of such "simple" systems, the properties of massively parallel systems ("neural networks") will be considered.
To develop a better intuition of the properties of such complex systems, software simulations will be performed, using customized programs, accompanied by theoretical instructions. An important aspect concerns training methods for artificial neural networks, thus introducing formal principles of plasticity and learning. These methods include supervised learning, unsupervised learning and learning with a critic. Practical application of the theoretical issues covered by this module will be based on modeling of biological systems. To this end, selected biological experiments will be performed and subsequently interpreted by means of computer simulations.