Inteligencia artificial
Las redes de IA modeladas en el cerebro humano pueden realizar tareas cognitivas
Un nuevo estudio de la Universidad McGill detalla cómo las redes de inteligencia artificial (IA) modeladas en el cerebro humano pueden realizar tareas cognitivas de manera eficiente.
La investigación fue publicada en la revista Nature Machine Intelligence en agosto 9.
Reconstrucción del patrón de conectividad cerebral
El equipo de investigadores examinó primero los datos de resonancia magnética de un gran repositorio de Open Science antes de reconstruir un patrón de conectividad cerebral. Este patrón de conectividad cerebral se aplicó luego a una red neuronal artificial (ANN), que es un sistema informático que funciona de manera similar al cerebro biológico.
La ANN fue entrenada por un equipo de investigadores en The Neuro (Montreal Neurological Institute-Hospital) y el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec, y aprendió a realizar una tarea de memoria cognitiva. El equipo observó la ANN mientras trabajaba para completar la tarea.
Hay dos factores principales que hacen que este enfoque se destaque en comparación con los anteriores sobre conectividad cerebral o conectómica. El trabajo anterior a menudo implicaba describir la organización del cerebro sin prestar mucha atención a cómo realiza los cálculos y las funciones. Por otro lado, las ANN tradicionales se basan en estructuras arbitrarias, que no representan con precisión la forma en que se organizan las redes cerebrales reales.
Con el nuevo enfoque, los investigadores integraron la conectómica del cerebro en la construcción de arquitecturas ANN, que creían que proporcionaría información sobre cómo el cableado del cerebro respalda habilidades cognitivas específicas. También buscaban derivar principios de diseño novedosos para redes artificiales.
Los hallazgos del equipo
El equipo descubrió que las ANN con conectividad del cerebro humano, o redes neuronales neuromórficas, realizaban tareas de memoria cognitiva con más flexibilidad y eficiencia que otras arquitecturas. Las redes neuronales neuromórficas fueron capaces de utilizar la misma arquitectura subyacente para una amplia gama de capacidades de aprendizaje, que se extendieron a través de varios contextos.
Bratislav Misic es investigador en The Neuro y autor principal de la investigación.
“El proyecto unifica dos disciplinas científicas vibrantes y vertiginosas”, dice Misic. “La neurociencia y la IA comparten raíces comunes, pero recientemente se han separado. El uso de redes artificiales nos ayudará a comprender cómo la estructura cerebral apoya la función cerebral. A su vez, el uso de datos empíricos para crear redes neuronales revelará principios de diseño para construir una mejor IA. Entonces, los dos ayudarán a informarse mutuamente y enriquecerán nuestra comprensión del cerebro”.
La investigación fue financiada en parte por Canada First Research Excellence Fund, que fue otorgado a la Universidad McGill por la iniciativa Healthy Brains, Healthy Lives. La financiación también fue proporcionada por el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Canadian Institute for Advanced Research, Canada Research Chairs, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, y Centre UNIQUE (Union of Neuroscience e Inteligencia Artificial).
