Revolución a través de la IA: ¡Un nuevo modelo revela los secretos del cerebro del ratón!

Revolución a través de la IA: ¡Un nuevo modelo revela los secretos del cerebro del ratón!

Un equipo de investigación internacional conocido como MICrONS ha desarrollado innovadores modelos de IA destinados a analizar el procesamiento neuronal de los estímulos visuales en el cerebro. Estos resultados innovadores se publicaron en revistas científicas de renombre. Naturaleza y Comunicaciones de la naturaleza publicado. La Universidad de Göttingen participa significativamente en este estudio, que se titula "El modelo básico de actividad neuronal predice la respuesta a nuevos tipos de estímulos y anatomía" y demuestra la capacidad de los modelos para aprender de grandes conjuntos de datos.

Como parte de este estudio, se analizaron más de 135.000 células nerviosas del cerebro de un ratón. El modelo de IA desarrollado puede predecir de forma fiable cómo responden las neuronas a nuevos estímulos, incluso si estos estímulos eran previamente desconocidos. El Prof. Dr. Fabian Sinz, uno de los principales científicos, destaca que el modelo puede proporcionar respuestas más precisas a diversos estímulos visuales. Otro estudio de investigación examina en detalle la forma y estructura de las células nerviosas en la corteza visual. Este estudio, titulado "Un mapa no supervisado de la morfología dendrítica de las neuronas excitadoras en la corteza visual del ratón", muestra que las células piramidales exhiben transiciones fluidas entre tipos de células y no tienen tipos claramente definidos.

Investigación avanzada con aprendizaje automático

Para un análisis más profundo de las células nerviosas, los investigadores han desarrollado un método de aprendizaje automático que codifica la forma tridimensional de estas células. En el proyecto MICrONS participan numerosas instituciones de investigación respetadas, como la Facultad de Medicina de Baylor, el Instituto Allen de Ciencias del Cerebro y la Universidad de Princeton. En este contexto se creó el “Conjunto de datos multiárea MICrONS”, que es el conjunto de datos más grande de su tipo recopilado en un cerebro de mamífero en términos de estructura, interconexión y propiedades de reacción de las células nerviosas.

Estos gemelos digitales de células nerviosas pudieron predecir con éxito la forma y estructura. Los conocimientos adquiridos no sólo proporcionan conocimientos más profundos sobre la organización del cerebro, sino que también podrían ayudar a que los experimentos neurocientíficos sean más eficientes. Es posible realizar experimentos in silico antes de realizar estudios in vivo.

El papel de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se ocupa del desarrollo de algoritmos que imitan las capacidades cognitivas humanas. Como en el informe de bpb.de Como se describió, la IA puede analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y obtener información a partir de ellos. El término IA, acuñado por científicos estadounidenses, describe sistemas que asumen tareas cada vez más complejas que antes estaban reservadas a los humanos.

En particular, desde la década de 1950 han evolucionado clases enteras de algoritmos de aprendizaje, como el aprendizaje automático. Estos algoritmos se entrenan con grandes conjuntos de datos para reconocer patrones y calcular probabilidades. Una forma especial es el aprendizaje profundo, que se basa en redes neuronales artificiales y que adquiere cada vez más importancia debido a su capacidad para procesar patrones de datos extremadamente complejos.

Las redes neuronales se inspiran en las conexiones entre las células nerviosas del cerebro humano. Estas redes constan de capas de nodos de datos unidos entre sí mediante conexiones ponderadas y son capaces de reconocer patrones en los datos. El entrenamiento de estas redes se produce mediante la presentación repetida de datos y, a través de estos procesos, mejoran su capacidad para clasificar y procesar estos datos.

Sin embargo, el avance del desarrollo y la aplicación de la IA también plantea desafíos como la posibilidad de sesgos debido a datos de entrenamiento defectuosos, preocupaciones sobre la privacidad y un creciente consumo de energía, como Instituto Fraunhofer notas. Por lo tanto, la eficiencia y las implicaciones éticas de las tecnologías de IA representan un tema de investigación importante.