Modelul de rețea neurală oferă perspective asupra tulburării de spectru autist

Un grup de cercetători de la Universitatea Tohoku a utilizat un model de rețea neurală care reproduce creierul pe un computer pentru a obține perspective asupra motivului pentru care persoanele cu tulburare de spectru autist au dificultăți în interpretarea expresiilor faciale.

Cercetarea a fost publicată în revista Raporturi științifice pe 26 iulie 2021.

Recunoașterea diferitelor emoții

Yuta Takahashi este coautor al articolului.

“Oamenii recunosc diferite emoții, cum ar fi tristețea și furia, prin observarea expresiilor faciale. Cu toate acestea, se știe puțin despre modul în care ajungem să recunoaștem diferite emoții pe baza informațiilor vizuale ale expresiilor faciale”, a spus Takahashi.

“De asemenea, nu este clar ce schimbări apar în acest proces care duce la faptul că persoanele cu tulburare de spectru autist au dificultăți în a citi expresiile faciale”, a continuat Takahashi.

Teoria procesării predictive

Grupul de cercetare s-a bazat pe teoria procesării predictive, care spune că creierul prezice constant următorul stimul senzorial. Când prezicerea este greșită, creierul se adaptează, iar informațiile senzoriale, cum ar fi expresiile faciale, ajută la reducerea erorii de prezicere.

Modelul de rețea neurală artificială dezvoltat de echipă utilizează teoria procesării predictive și a reușit să reproducă procesul de dezvoltare. Acesta s-a antrenat pentru a prezice cum se vor mișca părțile feței în videoclipuri cu expresii faciale.

Următorul pas a fost să se auto-organizeze clusterul de emoții în spațiul neuronilor de nivel superior ai modelului de rețea neurală. În același timp, modelul nu știa ce emoție corespundea expresiei faciale din videoclip.

Modelul a fost, de asemenea, capabil să generalizeze expresii faciale necunoscute care nu au fost date în antrenament, precum și să reproducă mișcările părților feței, minimizând erorile de prezicere.

Imagine: Yuta Takahashi și alții

Echipa de cercetători a indus apoi anomalii în activitățile neuronilor în timpul experimentelor, ceea ce a ajutat la obținerea de perspective asupra efectelor asupra dezvoltării învățării și a caracteristicilor cognitive. Experimentele au demonstrat că capacitatea de generalizare a scăzut în modelul în care eterogenitatea activității în populația neurală a fost redusă. Acest lucru a sugerat că formarea clusterelor emoționale în neuroni de nivel superior a fost inhibată, ceea ce a condus la faptul că modelul de rețea neurală a avut tendința de a nu reuși să identifice emoția expresiilor faciale necunoscute, care este, de asemenea, un simptom al tulburării de spectru autist.

Takahashi spune că studiul sugerează că teoria procesării predictive poate explica recunoașterea emoțiilor din expresiile faciale utilizând un model de rețea neurală.

“Sperăm să ne extindem înțelegerea procesului prin care oamenii învață să recunoască emoții și caracteristicile cognitive ale persoanelor cu tulburare de spectru autist”, a spus Takahashi. “Studiul va ajuta la dezvoltarea de metode de intervenție adecvate pentru persoanele care au dificultăți în a identifica emoții.”