Samy Rima
PhD
samy.rima@unifr.ch
+41 26 300 8769
https://orcid.org/0000-0003-3598-3505
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Maître-assistant·e,
Département d'informatique
PER 09 bu. 2.138A
Ch. du Musée 5
1700 Fribourg -
Chercheur·euse Senior,
Section de médecine
PER 09 bu. 2.138A
Ch. du Musée 5
1700 Fribourg
Biographie
Samy Rima est maître assistant en neurosciences cognitives et comportementales à la Faculté de Médecine de l’Université de Fribourg, ainsi que coordonnateur et conseiller pédagogique du Master spécialisé en Neurosciences Digitales. Sa carrière débute avec des recherches novatrices sur le traitement visuel et les asymétries perceptuelles, explorant les circuits corticaux et thalamo-corticaux impliqués dans la perception visuelle et le comportement oculomoteur. Parmi ses contributions pionnières figurent la cartographie des zones visuelles du cortex pariétal postérieur chez les primates et l’étude des asymétries visuelles liées aux compétences en lecture, ouvrant la voie à des avancées dans le diagnostic précoce des troubles de la lecture.
Il dirige également la plateforme MINDCRAFT, un environnement de recherche interdisciplinaire qui étudie le comportement humain en conditions simulées. MINDCRAFT est un élément central du Master en Neurosciences Digitales, offrant aux étudiants un accès direct à des technologies de pointe comme l’eye-tracking, l’EEG et la simulation immersive pour leurs projets de recherche. Au sein du projet phare MAP-Drive, cette plateforme utilise des modèles de décision markoviens et des réseaux neuronaux récurrents pour modéliser les états cognitifs en temps réel et anticiper les actions en situation complexe, avec des applications dans la sécurité routière, l’aviation, et les systèmes semi-autonomes.
À travers son rôle de coordonnateur du programme, Samy Rima s’engage à former la prochaine génération de chercheurs en neurosciences appliquées, en intégrant des projets collaboratifs avec des partenaires industriels dans des domaines clés comme l’automobile et l’aéronautique. Ses travaux sur les systèmes d'assistance intelligents et les interfaces prédictives centrées sur l’humain offrent aux étudiants une formation pratique et des perspectives concrètes pour l’intégration humain-machine, contribuant activement au bien-être et à la sécurité dans les environnements complexes.
Recherche et publications
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Recherche publiée
15 publications
A chinrest-based approach to measure eye movements and experimental task engagement in macaques with minimal restraint
urnal of Neuroscience Methods (2024) | Article