El futuro y las neuronas

Neuronas del cerebro humano

Neuronas del cerebro humano

Credito: web

26 de Marzo - Los seres humanos han estado tratando de comprender cómo funciona el cerebro y cómo adquiere información durante siglos. Si bien los neurocientíficos ahora tienen una comprensión bastante buena de cómo funcionan las diferentes partes del cerebro y cuál es su función, muchas preguntas siguen sin respuesta; por lo tanto, todavía falta una teoría unificada de la neurociencia.

En los últimos años, los científicos informáticos han estado tratando de crear herramientas computacionales que recrean artificialmente las funciones y procesos del cerebro humano. Las nuevas teorías de la neurociencia que aclaran cómo el cerebro hace predicciones podrían ayudar a mejorar significativamente estas herramientas para que repliquen las funciones neuronales de manera cada vez más realista.

Investigadores del Centro Canadiense de Neurociencia del Comportamiento en Lethbridge, Canadá, han llevado a cabo recientemente un estudio que investiga cómo las neuronas individuales aprenden y hacen predicciones sobre el futuro. Sus hallazgos, publicados en Nature Machine Intelligence, sugieren que la capacidad de las neuronas individuales para predecir su actividad futura podría ofrecer un nuevo mecanismo de aprendizaje.

"La neurociencia se encuentra ahora en la etapa en la que se encontraba la biología antes de Darwin", dijo a TechXplore Artur Luczak, uno de los investigadores que llevó a cabo el estudio. "Tiene una miríada de observaciones detalladas, pero ninguna teoría única que explique las conexiones entre ellas. Por lo tanto, la gran búsqueda en neurociencia es encontrar principios unificadores para explicar cómo funciona el cerebro. Nuestro trabajo tenía como objetivo contribuir a esta búsqueda".

Usando ecuaciones matemáticas, Luczak y sus colegas demostraron que las capacidades predictivas de las neuronas individuales podrían proporcionar un nuevo mecanismo de aprendizaje, que en última instancia podría replicarse en las máquinas. Según los investigadores, este proceso de aprendizaje podría tener un origen metabólico, ya que las neuronas podrían necesitar minimizar su propia actividad sináptica, mientras maximizan su impacto en el suministro de sangre local al reclutar otras neuronas.

"Aprendiste que las nubes oscuras predicen la lluvia, ya que esto te ayuda a mantenerte seco y, por lo tanto, a ahorrar energía térmica", explicó Luczak. "Del mismo modo, las neuronas pueden aprender que X cantidad de actividad de entrada generalmente es seguida por Y cantidad de actividad. Al ajustar las sinapsis para minimizar la sorpresa, es decir, la diferencia entre la actividad real y la esperada, las neuronas pueden ahorrar energía al estar activas solo. tanto como sea necesario. Demostramos que la regla de aprendizaje predictivo surge naturalmente, como consecuencia de maximizar la energía metabólica de una neurona".

En su artículo, Luczak se refiere a este mecanismo de aprendizaje como el "principio de la neurona perezosa". El equipo aún no está seguro de los mecanismos exactos que podrían permitir que una sola neurona haga predicciones, pero creen que podrían estar relacionados con la señalización de calcio (es decir, un proceso que implica el uso de iones de calcio para comunicarse y conducir procesos intercelulares).

"Curiosamente, nuestros resultados también sugieren que la actividad cerebral espontánea (por ejemplo, durante el sueño) proporciona 'datos de entrenamiento' para que las neuronas aprendan a predecir X de Y", dijo Luczak.

El reciente estudio realizado por este equipo de investigadores podría tener muchas implicaciones interesantes, tanto para el campo de la neurociencia como del aprendizaje automático. En general, sus hallazgos sugieren que un mecanismo predictivo que sustenta el funcionamiento de las neuronas individuales podría desempeñar un papel crucial en el aprendizaje.

"En el futuro, esta idea también puede ayudar a crear redes neuronales artificiales más poderosas para resolver problemas desafiantes de la vida real", dijo Luczak. "Creo que la regla de aprendizaje predictivo que revelamos es un paso importante para encontrar una teoría unificadora del cerebro. Sin embargo, se necesitan más pasos para lograrlo y estamos emocionados de continuar este viaje".



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