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Investigadores estudian la vista con computadores

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Ilustración artística de la mente humana. Imagen: profesionalespanama.net

​Es un área relativamente nueva, poco explorada en Colombia y, en general, en América Latina: se trata de la Neurobiología Computacional. A pesar de esto, en la Universidad Autónoma de Occidente, en Cali, Colombia, se encuentra un grupo de investigadores dedicados a investigar en esta área y el cual logró mejorar e implementar un modelo matemático que simula el comportamiento de una red de neuronas de la corteza cerebral involucradas en el proceso de la atención visual. El estudio, liderado por el profesor David Ramirez, podría, en un futuro, ser utilizado para sistemas de seguridad inteligentes, estudiar cómo reacciona el cerebro ante estímulos, o para desarrollar inteligencia artificial.

Aunque parezca un poco extraño, las neuronas se comunican entre sí por medio de señales eléctricas, generadas a partir de algún estímulo físico o biológico. Estas señales se trasladan muy rápida y específicamente, lo que permite al cerebro estar al tanto de lo que sucede en el exterior.

“Aprovechando modelos biofísicos de neuronas, estas se pueden ver como un tipo de elementos susceptibles de ser modelados matemáticamente como condensadores eléctricos con fugas. Haciendo esta analogía, se demuestra que se pueden modelar matemáticamente todo tipo circuitos, conexiones, e interacciones entre ellas”, menciona el profesor Ramirez.

Neuronas conectadas. Una neurona puede tener conexiones con 10 mil neuronas distintas. Foto: fractalfoundation.org

En general, la intención de la neurobiología computacional es poder estudiar, por medio de modelos matemáticos, los procesos que llevan a cabo las neuronas para su comunicación y transmisión de estímulos. En palabras de Ramirez, “una red de neuronas que interaccionan entre sí, se representan como un sistema de ecuaciones diferenciales muy complicadas que no pueden resolverse exactamente, solo con aproximaciones numéricas”.

En el estudio, los investigadores se encargaron de realizar un modelo matemático para estudiar las neuronas implicadas en el foco de atención visual. Estas son las que se activan una vez un humano o un primate está viendo una escena y de repente su atención se enfoca en un solo objeto. El modelo describe exitosamente este proceso y lo hacen con mayor precisión que los modelos anteriores, ya que tiene en cuenta más factores.

En la parte experimental, los científicos utilizaron datos de una escena que cambiaba en el tiempo y, a partir de estos, corrieron el modelo teniendo en cuenta factores como la intensidad, el color y la orientación de los objetos de la escena. El proceso lo hicieron para los datos que arrojaba la escena a diferentes instantes de tiempo, de tal manera que se pudieran hacer comparaciones (o restas estadísticas) y así identificar el objeto al cual se prestó atención.

“Es como si se tuvieran dos fotos distintas. Si se sobrepone una encima de la otra y no se observan cambios, es porque no se generó el estímulo, en cambio, si al hacer la superposición, las dos fotos difieren en algo, sí hubo un cambio en la escena que llevó al espectador a enfocar su atención en un solo objeto, en otras palabras, sí se generó el estímulo”, menciona Ramirez.

Aunque estos modelos no son para nada sencillos, aún falta mucho camino por recorrer, puesactualmente en el mundo, se han modelado redes de 50 o 60 mil neuronas y el cerebro humano posee alrededor de 10 billones de neuronas. Por tanto, uno de los mayores limitantes es el enorme tiempo requerido para realizar los cálculos computacionales.

Debido a lo anterior, se deben hacer simplificaciones en los modelos para poder obtener resultados en tiempos razonables, “el cerebro es el sistema más complejo que conocemos en el universo y solo podemos estudiarlo de una manera aproximada, ya que para tener un modelo que sea una copia fiel de lo que sucede a nivel neurológico, se debe tener mejorar mucho la capacidad de cómputo” concluye el profesor Ramirez.

 

@Rev_ConCiencia



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