Un equipo de investigadores del Instituto de Óptica del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IO-CSIC), junto a científicos del Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ha desarrollado un innovador modelo matemático que desentraña el funcionamiento de las neuronas en la corteza visual, una región crucial situada en la parte posterior del cerebro, encargada de procesar la información visual. Este avance, publicado en el Journal of Neuroscience, abre nuevas posibilidades para el diseño de redes neuronales artificiales que imiten con mayor precisión el funcionamiento cerebral.
Según Marcelo Bertalmío, uno de los autores del estudio, “nuestro modelo ofrece una comprensión más profunda de los procesos neuronales, ya que puede explicar resultados experimentales que los enfoques tradicionales no logran abordar”. Este investigador se refiere al modelo clásico propuesto en 1959 por Hubel y Wiesel, que describe la organización jerárquica del procesamiento visual. Sin embargo, este enfoque ha demostrado ser insuficiente para aclarar aspectos fundamentales como el papel de las dendritas, estructuras clave para la transmisión de impulsos nerviosos.
Los científicos han realizado abstracciones matemáticas sobre procesos internos en las neuronas que hasta ahora habían sido excluidos del modelo clásico debido a su complejidad. “Se pensaba que no era necesario incluirlos porque se creía que el modelo tradicional podía explicar cualquier fenómeno”, añade Bertalmío.
Avances en redes neuronales artificiales
La importancia de esta investigación radica en su potencial para crear redes neuronales artificiales más precisas, capaces de replicar propiedades cerebrales como la estabilidad ante perturbaciones externas. Una red neuronal artificial (RNA) es un sistema computacional inspirado en la organización jerárquica y el mecanismo sináptico de las neuronas biológicas. Estas redes neuronales son fundamentales para el reconocimiento de patrones y la resolución de problemas comunes en inteligencia artificial, así como en técnicas de machine learning (aprendizaje automático) y deep learning (aprendizaje profundo).
Los investigadores están trabajando actualmente en la ampliación del modelo para incluir variaciones temporales y validarlo con resultados experimentales relacionados con neurociencia y percepción visual. Además, buscan aplicar estos hallazgos en el ámbito de la visión por computadora.
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Preguntas sobre la noticia
¿Qué nuevo modelo se ha creado en la investigación?
Un equipo del Instituto de Óptica del CSIC, en colaboración con el CNRS, ha creado un modelo matemático que explica cómo funcionan las neuronas de la corteza visual.
¿Cuál es la relevancia de este nuevo modelo?
El modelo proporciona una mejor comprensión de los procesos neuronales y puede ayudar a diseñar redes neuronales artificiales más precisas que emulen mejor el funcionamiento del cerebro.
¿Qué limitaciones tenía el modelo clásico propuesto por Hubel y Wiesel?
El modelo clásico no logra explicar ciertos fenómenos, como el papel exacto de las dendritas en la transmisión de información, lo que ha llevado a los investigadores a desarrollar un enfoque más completo.
¿Cómo se relaciona este estudio con las redes neuronales artificiales?
Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en las neuronas biológicas. Este nuevo modelo puede mejorar su capacidad para replicar propiedades cerebrales, como la estabilidad frente a perturbaciones.
¿En qué áreas están trabajando los investigadores actualmente?
Los investigadores están trabajando en extender el modelo para incluir variaciones temporales y validarlo con resultados experimentales en neurociencia y percepción visual.
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