Laurence F. Abbott

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Laurence Frederick „Larry“ Abbott (* 1950) ist ein US-amerikanischer Physiker und Neurowissenschaftler an der Columbia University.

Leben und Wirken

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Abbott wuchs in Toronto und Boston auf. Er studierte ab 1973 an der Brandeis University theoretische Physik. Hier erwarb er 1977 bei Howard J. Schnitzer mit der Arbeit The Hartree approximation in quantum field theory einen Ph.D. in Physik.[1] Als Postdoktorand arbeitete er am Stanford Linear Accelerator Center und dem CERN, bevor er 1979 an der Brandeis University eine erste Professur erhielt (assistant professor), 1988 eine ordentliche Professur. Hier entwickelte er unter anderem 1981 mit Edward Farhi ein Modell der schwachen Wechselwirkung, das bei hohen Energien stärker wird und zu Confinement führt.[2][3]

Frustriert von der Länge der Zeit zwischen theoretischen Überlegungen und der Möglichkeit, sie experimentell zu überprüfen, nutzte er die Gelegenheit sich von Eve Marder in Neurowissenschaften einführen zu lassen. 1993 wechselte Abbott in die Abteilung für theoretische Neurowissenschaften der Brandeis University, wo er sich mit Computermodellen für Neuronen, Synapsen und neuronalen Netzen befasste und rekurrente neuronale Netze als Modell für den Neocortex entwickelte. Mit Marder erfand er eine dynamische Klemme (clamp) zur Simulation dynamischer Eigenschaften von Neuronen, die in der experimentellen Neurophysiologie weite Verbreitung fand. Gemeinsam mit Sacha Nelson machte er wichtige Beobachtungen zur rechnerischen Bedeutung synaptischer Unterdrückung. Abbott schlug das Modell der spike-timing dependent plasticity (STDP) vor, mit der Neuronen ihre synaptischen Verbindungen regulieren und Gedächtnis und Lernen repräsentieren.

2005 wechselte Abbott an die Columbia University. Hier ist er (Stand 2023) William Bloor Professor für theoretische Neurowissenschaften, Professor für Physiologie und zelluläre Biophysik und (gemeinsam mit Ken Miller) Co-Direktor des Center for Theoretical Neuroscience sowie (gemeinsam mit Daphna Shohamy) Co-Direktor des Kavli Institute for Brain Science. Gemeinsam mit experimentellen Arbeitsgruppen (Richard Axel, Nate Sawtell, Mark Churchland, Vivek Jayarman, Gaby Maimon, Venessa Ruta, Rudy Behnia) konnte er funktionelle Prinzipien neuronaler Schaltkreise aufklären, die in der Signalverarbeitung (darunter Riechsinn und Elektrosensation) und im Bewegungs- und Orientierungsverhalten zum Beispiel von Drosophila eine Rolle spielen. Sensorik wird weniger als passive Analyse eines Inputs verstanden, sondern als dynamisches Geschehen, das eine Modellierung der Außenwelt und wahrscheinlicher Ereignisse beinhaltet und es registriert, wenn Unerwartetes geschieht. Dies impliziert eine Repräsentierung sensorischer Stimuli und ständige synaptische Plastizität.

Abbott hat laut Datenbank Scopus einen h-Index von 85,[4] laut Google Scholar einen von 112[5] (Stand jeweils März 2024).

Larry Abbott ist verheiratet und hat zwei Kinder.

Auszeichnungen (Auswahl)

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  • mit S.-Y. Pi (Hrsg.): Inflationary Cosmology. World Scientific 1986.
  • mit Terrence. J. Sejnowski (Hrsg.): Neural Coding and Distributed Representations. MIT Press 1999.
  • mit Peter Dayan: Theoretical neuroscience: computational and mathematical modeling of neural systems. MIT Press 2001.

Einzelnachweise

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  1. L. F. Abbott: The Hartree approximation in quantum field theory. 1. Januar 1977 (harvard.edu [abgerufen am 3. Februar 2023]).
  2. Abbott, Farhi, Are the weak interactions strong?, Phys. Lett. B, Band 101, 1981, S. 69–72
  3. Abbott, Farhi, A confining model of the weak interactions, Nucl. Phys. B, Band 189, 1981, S. 547–556
  4. Abbott, L. F. In: scopus.com. Scopus, abgerufen am 5. März 2024 (englisch).
  5. L F Abbott. In: scholar.google.com. Google Scholar, abgerufen am 5. März 2024.
  6. Book of Members 1780–present, Chapter A. (PDF; 1,1 kB) In: amacad.org. American Academy of Arts and Sciences, abgerufen am 3. Februar 2023 (englisch).
  7. Prof. Larry Abbott: "Remembering the Future, Predicting the Past". In: stanford.edu. Stanford Institute for Theoretical Physics, 7. April 2008, abgerufen am 3. Februar 2023 (englisch).
  8. Swartz Prize for Theoretical and Computational Neuroscience. In: sfn.org. Society for Neuroscience, abgerufen am 4. Februar 2023 (englisch).
  9. Prize Programs und Preisträger bei Israel Brain Technologies (israelbrain.org) (Memento vom 9. August 2022 im Internet Archive)
  10. Larry Abbott. In: nasonline.org. National Academy of Sciences, abgerufen am 3. Februar 2023 (englisch).
  11. Larry Abbott – 2022 Neuroscience Prize. In: gruber.yale.edu. Gruber Foundation, abgerufen am 3. Februar 2023 (englisch).
  12. Pioneering work in computational and theoretical neuroscience is awarded the world’s largest brain research prize. The Lundbeck Foundation, 5. März 2024, abgerufen am 5. März 2024 (englisch).