Zur Person

Dr. Isabelle Ripp ist Postdoktorandin an der Fakultät für Philosophie der Ludwig-Maximilians-Universität München. Sie hat an der LMU und der Technischen Universität München in der Neurobildgebung promoviert, wobei sie die Auswirkungen kognitiven Trainings auf Netzwerkarchitekturen des Gehirns untersuchte. Sie absolvierte ihr Masterstudium in Neurowissenschaften an der LMU und erhielt ihren Bachelor-Abschluss in Neurowissenschaften von der Universität zu Köln. Vor ihrer aktuellen Tätigkeit war Dr. Ripp als Postdoktorandin an der Yale University (USA) tätig und hat unter anderem an der Fraunhofer-Gesellschaft in München gearbeitet. Sie leitet den KI-Workshop im LUISE Kulturzentrum in München, hält Seminare zur Interaktion zwischen menschlicher und künstlicher Kognition und setzt sich für die Vermittlung wissenschaftlicher Erkenntnisse an ein breites Publikum ein.

Forschungsinteressen

Die Forschungsarbeit von Dr. Isabelle Ripp konzentriert sich auf das Konzept des "Cognitive Mappings", welches erforscht, wie das menschliche Gehirn Informationen repräsentiert und verarbeitet. Dabei interessiert sich Dr. Ripp besonders für die Unterschiede und Gemeinsamkeiten in der Informationsverarbeitung zwischen dem menschlichem Gehirn und KI-Systemen, ein Themenfeld, das die Basis für ihre Arbeit an der Schnittstelle zwischen Kognitionswissenschaft, Philosophie und technologischer Entwicklung bildet.

Ausgewählte Publikationen

  1. Ripp, I., Sun, W., Borrmann, A. et al.: Sensory Modality Influence on Human Reinforcement Learning: Different Response Time but Consistent Performance. Scientific Reports (forthcoming).
  2. Lizarraga, A., Ripp, I., Sala, A., et al.: Similarity between Structural and Proxy Estimates of Brain Connectivity. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. (2023). https://doi.org/10.1177/0271678X231204769
  3. Ripp, I., Emch, M., Wu, Q., et al.: Adaptive Working Memory Training Does Not Produce Transfer Effects in Cognition and Neuroimaging. Translational Psychiatry. (2022). https://doi.org/10.1038/s41398-022-02272-7
  4. Yakushev, I.*, Ripp, I.*, Wang, M., et al.: Mapping Covariance in Brain FDG Uptake to Structural Connectivity. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. (2022). *equally contributed https://doi.org/10.1007/s00259-021-05590-y
  5. Ripp, I., Wu, Q., Wallenwein, L., et al.: Neuronal Efficiency Following n-back Training Task is Accompanied by a Higher Cerebral Glucose Metabolism. NeuroImage. (2022). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119095
  6. Sala, A.*, Lizarraga, A.*, Ripp, I.*, et al.: Static versus Functional PET: Making Sense of Metabolic Connectivity. Cerebral Cortex. (2022). *equally contributed https://doi.org/10.1093/cercor/bhab271
  7. Ripp, I., Wallenwein, L., Wu, Q., et al.: Working Memory Task Induced Neural Activation: A Simultaneous PET/fMRI Study. NeuroImage. (2021). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118131
  8. Ripp, I., Stadhouders, T., Savio, A., et al.: Integrity of Neurocognitive Networks in Dementing Disorders as Measured with Simultaneous PET/Functional MRI. Journal of Nuclear Medicine. (2020). https://doi.org/10.2967/jnumed.119.234930
  9. Ripp, I., Zur Nieden, A.-N., Blankenagel, S., et al.: Multisensory Integration Processing during Olfactory-Visual Stimulation-An fMRI Graph Theoretical Network Analysis. Human Brain Mapping. (2018). https://doi.org/10.1002/hbm.24206

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