Modello di rete neurale fornisce approfondimenti sul disturbo dello spettro autistico

Un gruppo di ricercatori dell’Università di Tohoku ha utilizzato un modello di rete neurale che riproduce il cervello su un computer per acquisire approfondimenti sul perché le persone con disturbo dello spettro autistico hanno difficoltà nell’interpretare le espressioni facciali.

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Scientific Reports il 26 luglio 2021. 

Riconoscimento di emozioni diverse

Yuta Takahashi è coautore del documento.

“Gli esseri umani riconoscono diverse emozioni, come la tristezza e la rabbia, guardando le espressioni facciali. Tuttavia, si sa poco su come arriviamo a riconoscere diverse emozioni in base alle informazioni visive delle espressioni facciali”, ha detto Takahashi.

“Non è chiaro cosa cambi in questo processo che porta le persone con disturbo dello spettro autistico a lottare per leggere le espressioni facciali”, ha continuato Takahashi.

Teoria dell’elaborazione predittiva

Il gruppo di ricerca si è basato sulla teoria dell’elaborazione predittiva, che afferma che il cervello prevede costantemente il prossimo stimolo sensoriale. Quando la previsione è errata, il cervello si adatta e le informazioni sensoriali come le espressioni facciali aiutano a ridurre l’errore di previsione. 

Il modello di rete neurale artificiale sviluppato dal team utilizza la teoria dell’elaborazione predittiva e è stato in grado di riprodurre il processo di sviluppo. Ciò è stato fatto addestrando il modello a prevedere come si muoverebbero le parti del viso in video di espressioni facciali. 

Il passo successivo è stato quello di auto-organizzare i cluster di emozioni nello spazio dei neuroni di livello superiore del modello di rete neurale. Allo stesso tempo, il modello non sapeva a quale emozione corrispondesse l’espressione facciale nel video.

Il modello è stato in grado di generalizzare espressioni facciali sconosciute che non erano state fornite nell’addestramento, nonché di riprodurre i movimenti delle parti del viso minimizzando gli errori di previsione. 

Immagine: Yuta Takahashi, et al

Il team di ricercatori ha quindi indotto anomalie nell’attività dei neuroni durante gli esperimenti, il che ha aiutato a fornire approfondimenti sugli effetti sullo sviluppo dell’apprendimento e sulle caratteristiche cognitive. Gli esperimenti hanno dimostrato che la capacità di generalizzazione è diminuita nel modello in cui l’eterogeneità dell’attività nella popolazione neurale era ridotta. Ciò ha suggerito che la formazione di cluster emotivi nei neuroni di livello superiore era inibita e ha portato il modello di rete neurale a tendere a non riuscire a identificare l’emozione di espressioni facciali sconosciute, che è anche un sintomo del disturbo dello spettro autistico.

Takahashi afferma che lo studio suggerisce che la teoria dell’elaborazione predittiva può spiegare il riconoscimento delle emozioni dalle espressioni facciali utilizzando un modello di rete neurale.

“Speriamo di approfondire la nostra comprensione del processo con cui gli esseri umani imparano a riconoscere le emozioni e le caratteristiche cognitive delle persone con disturbo dello spettro autistico”, ha detto Takahashi. “Lo studio aiuterà a sviluppare metodi di intervento appropriati per le persone che trovano difficile identificare le emozioni”.