Nuevos conocimientos sobre la actividad cerebral para mejorar los algoritmos de aprendizaje

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Jeff Lichtman. Foto Ibiology.org

El estudio del cerebro ha sobrepasado a la neurociencia tradicional, por lo que actualmente a la rama médica se suman otras científicas y técnicas diversas y numerosas. Es el caso del proyecto de la agencia de inteligencia nacional estadounidense IARPA, que ha encargado a la Universidad de Harvard el estudio de las conexiones neuronales y su aplicación para diseñar sistemas informáticos capaces de interpretar, analizar y aprender como los humanos. Las pruebas de laboratorio se realizarán con ratas, estrenando dispositivos de última generación.

Las agencias de inteligencia actuales se enfrentan a más información de la que son capaces de analizar en un plazo de tiempo razonable. El hombre tiene habilidad para el reconocimiento de patrones, pero no puede seguir un ritmo tan elevado, mientras la máquina no se acerca aún siquiera a la capacidad de aprendizaje de los mamíferos más simples.

El desafío por tanto se centra en averiguar por qué los cerebros son tan buenos para el aprendizaje, y aplicar esa información al diseño de sistemas informáticos capaces de interpretar, analizar y aprender como los humanos. Un reto que no es nuevo, pues hace más de un siglo que la neurociencia aspira a trazar el mapa de conexiones neurales que subyacen a las funciones mentales superiores.

Para hacer frente a tan ambicioso objetivo, la Universidad de Harvard ha recibido el apoyo financiero del gobierno federal de Estados Unidos, con el que impulsarán el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático avanzados que rocen la frontera de la neurociencia. A través de la agencia de inteligencia nacional IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity), ha otorgado más de 28 millones de dólares a un programa de investigación en el que participan tres departamentos de la Universidad, la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas John A. Paulson (SEAS), el Centro para la Ciencia del Cerebro (CBS) y el Departamento de Biología Molecular y Celular.

Según explica la universidad en un comunicado, el primer paso de la investigación será registrar la actividad en la corteza visual del cerebro con un detalle sin precedentes, mapear sus conexiones a una escala que nunca antes se había intentado, y aplicar retroingeniería para mejorar los algoritmos de aprendizaje.

“El alcance de este reto es similar al Proyecto Genoma Humano”, asegura el líder del proyecto, David Cox, profesor de Biología Celular y Molecular e Informática. Y es que solo la primera mitad del proyecto, la grabación de la actividad neuronal y el mapeo de sus conexiones, tiene un importante valor científico por sí misma. “A medida que descubramos los principios fundamentales que rigen cómo aprende el cerebro, no es difícil imaginar que seamos capaces de diseñar sistemas informáticos que puedan coincidir, o incluso superar, a los humanos”, añade Cox.

La aplicación de estos algoritmos podría abarcar desde la detección de invasiones en la red, a la lectura de imágenes de resonancias magnéticas o incluso la conducción de coches.precedentes, les obligará a realizar nuevos avances tanto en gestión de datos, como en computación de alto rendimiento, visión artificial y análisis de redes. De tal forma, si el trabajo se detuviera aquí, ya alcanzaría un impacto científico enorme.

Continuar leyendo artículo original Por Patricia Pérez en Tendencias21

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Clasificado en:América del Norte, Informática Médica, Neurología

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