Modelos y plataformas de IA
Redes de Inteligencia Artificial Modeladas en el Cerebro Humano Pueden Realizar Tareas Cognitivas
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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 se publicó en la revista Nature Machine Intelligence el 9 de agosto.
Reconstruyendo el Patrón de Conectividad Cerebral
El equipo de investigadores examinó primero los datos de resonancia magnética de un gran repositorio de Ciencia Abierta antes de reconstruir un patrón de conectividad cerebral. Este patrón de conectividad cerebral se aplicó luego a una red neural artificial (RNA), que es un sistema de computación que opera de manera similar al cerebro biológico.
La RNA fue entrenada por un equipo de investigadores en The Neuro (Instituto y Hospital Neurológico de Montreal) y el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec, y aprendió a realizar una tarea de memoria cognitiva. El equipo observó la RNA mientras trabajaba para completar la tarea.
Hay dos factores principales que hacen que este enfoque se destaque en comparación con los anteriores sobre la conectividad cerebral, o conectómica. El trabajo anterior a menudo involucraba describir la organización cerebral sin prestar mucha atención a cómo realiza cálculos y funciones. Por otro lado, las RNA tradicionales confían en estructuras arbitrarias, que no representan con precisión la forma en que están organizadas las redes cerebrales reales.
Con el nuevo enfoque, los investigadores integraron la conectómica cerebral en la construcción de arquitecturas de RNA, lo 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 RNA con conectividad cerebral humana, o redes neuronales neuromórficas, realizaron 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 un investigador en The Neuro y el autor principal de la investigación.
“El proyecto unifica dos disciplinas científicas vibrantes y de rápido crecimiento,” dice Misic. “Las neurociencias y la IA comparten raíces comunes, pero han divergido recientemente. Utilizar redes artificiales nos ayudará a entender cómo la estructura cerebral respalda la función cerebral. A su vez, utilizar datos empíricos para hacer redes neuronales revelará principios de diseño para construir una mejor IA. Así, las dos se informarán mutuamente y enriquecerán nuestra comprensión del cerebro.”
La investigación fue financiada en parte por el Fondo de Excelencia en Investigación de Canadá, que se otorgó a la Universidad McGill para la iniciativa Cerebros Saludables, Vidas Saludables. La financiación también fue proporcionada por el Consejo de Investigación en Ciencias Naturales y de Ingeniería de Canadá, Fonds de Recherche du Québec — Santé, Instituto Canadiense de Investigación Avanzada, Cátedras de Investigación de Canadá, Fonds de Recherche du Québec — Nature et Technologies, y Centro ÚNICO (Unión de Neurociencia y Inteligencia Artificial).
