Werkgeheugen is een sleutelaspect van menselijke cognitie, van dagelijkse taken zoals het koken van het avondeten tot complex probleemoplossend denken. Terwijl traditionele theorieën en computationele modellen inzichten hebben verschaft in de dynamische activatie van werkgeheugen (toegeschreven aan de inherente aard van neurale oscillerende activiteit), schieten ze vaak tekort in het begrijpen van hoe informatie wordt bijgehouden en verwerkt in de tijd. Neem het scenario van het koken van het avondeten: een kok moet meerdere ingrediënten onthouden en deze vertalen naar handelingen tijdens het koken. Adaptief werkgeheugen steunt op de wisselwerking tussen snelle neurale oscillerende mechanismen en langzamere leerprocessen (typisch via veranderende gewichten van neurale netwerken). Voortbouwend op recente vooruitgang in modellering, experimenteel ontwerp en data-analyse, zullen we deze kloof overbruggen. Ten eerste zullen we een kader ontwikkelen dat aantoont hoe oscillerende patronen in werkgeheugen kunnen worden geleerd en ingezet voor cognitieve taken. Ten tweede zullen we gedragskenmerken van het model onderzoeken via experimentele ontwerpen met "hoogfrequente steekproeven". Ten derde zullen we met behulp van EEG de voorspellingen van het model evalueren door fase-relaties tussen verschillende neurale gebieden te meten. Al met al voorzien we dat we werkgeheugen zullen integreren met adaptieve cognitieve verwerking.