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Científicos recurren a la IA para explicar el proceso cerebro-máquina

En un estudio publicado en la revista Nature Methods investigadores explican los avances del campo del “Aprendizaje Profundo”: nuevos enfoques poderosos basados en la Inteligencia Artificial que han revolucionado muchas industrias de tecnología en los últimos años.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Seguramente en algún momento te habrás preguntado cómo habla tu cerebro con tu brazo, qué fenómeno ocurre entre estos órganos que motiva a que uno obedezca al otro. ¿Acaso existe un lenguaje o código interno para que se entiendan? El cuerpo no usa el inglés ni ningún otro idioma hablado. Para ello entran en juego ciertos mecanismos que explican por qué se da este intercambio de información biológico.

   

Para entender mejor qué ocurre con nuestras comunicaciones neuronales, ingenieros biomédicos han desarrollado métodos para decodificar dichas conversaciones entre el cerebro y los demás órganos, mediante el análisis de patrones eléctricos en las áreas de control motriz del cerebro.

En un reciente estudio, publicado en la revista Nature Methods, los investigadores aprovecharon los avances del campo del "aprendizaje profundo": nuevos enfoques poderosos basados ​​en la inteligencia artificial que han revolucionado muchas industrias de tecnología en los últimos años.

En este sentido, el autor principal de este informe, Dr. Chethan Pandarinath, profesor del Georgia Tech, explica que los nuevos enfoques informáticos que utilizan redes neuronales artificiales permiten a los investigadores descubrir patrones en conjuntos de datos complejos que se han pasado por alto anteriormente.

En el informe publicado por la Emory University, instituto de investigación científica donde Pandarinath también colabora, menciona que el objetivo del estudio consiste en desarrollar un enfoque que logre permitir que las redes neuronales artificiales imiten las redes biológicas que hacen posible ciertos movimientos cotidianos. Al hacerlo, los investigadores obtendrán una comprensión mucho mejor de lo que las redes biológicas llevan a cabo.

Eventualmente, estas técnicas podrán ayudar a las personas paralíticas a mover sus extremidades o mejorar el tratamiento de las personas con Parkinson, aseguran los investigadores quienes no descartaron que una vez madurado su trabajo, la industria podría participar para efectuar una transferencia de tecnología hacia mejores implantes médicos de bajo costo.

En pocas palabras, la tecnología servirá por ejemplo, para que pacientes con lesiones en la médula espinal pueda rehabilitar las “interfaces cerebro-máquina” que disciernen la intención detrás de las señales cerebrales y estimulan directamente los músculos del órgano afectado.

“En el pasado, las interfaces cerebro-máquina han funcionado principalmente intentando decodificar comandos de muy alto nivel, como: ‘Quiero mover mi brazo hacia la derecha o hacia la izquierda’. Con estas nuevas innovaciones, creemos que en realidad seremos capaces de decodificar señales sutiles relacionadas con el control de los músculos y hacer que las interfaces cerebro-máquina se comporten mucho más como las propias extremidades de una persona”, detalló Pandarinath.

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Cómo se comporta la red ‘emergente’ de neuronas individuales

Haciendo un repaso por investigaciones previas sobre cómo las neuronas controlan los movimientos corporales, los antecedentes revelan lo difícil que es discernir los roles de las neuronas individuales, de una manera que podríamos pensar en una máquina básica.

Los comportamientos de las neuronas individuales no corresponden con variables tal y como la velocidad del brazo, distancia de movimiento o el ángulo. Al contrario, los ritmos de toda la red son más importantes que la actividad de cualquier neurona individual.

Para llegar a esos resultados, Pandarinath comparó el enfoque de su equipo con los ornitólogos, aquellos que estudian el comportamiento de bandada de las aves. Sus estudios se basan en comprender cómo se mantiene unido el grupo, por lo tanto, se debe tener claro cómo responde un pájaro a sus vecinos y a los movimientos de la parvada en general.

A grandes rasgos, la función de la tecnología permitirá que alguien que tiene una lesión en la médula espinal, pueda alimentar las “interfaces cerebro-máquina” que contradicen las intenciones reales de las señales cerebrales y así estimular directamente los músculos del paciente.
   

Aunque tales comportamientos emergentes son difíciles de caracterizar con métodos estándares, sí son posibles implementando redes neuronales artificiales, argumenta Pandarinath.

El académico comenzó a investigar este enfoque llamado LFADS (Análisis de Factor Latente a través de Sistemas Dinámicos), mientras trabajaba al lado del Dr. Krishna Shenoy, y el neurocirujano Jaimie Henderson, quienes codirigieron el laboratorio trasnacional de prótesis neuronales en la Universidad de Stanford.

En la publicación de Nature Methods, los investigadores analizaron datos de macacos, a los que se les implantó un circuito de electrodos en su corteza cerebral. Previo a estos experimentos, los monos fueron entrenados para mover sus brazos para seguir un “laberinto” en la pantalla, y los investigadores probaron su capacidad para “decodificar” las trayectorias del movimiento del brazo de los monos basándose únicamente en las señales registradas de los electrodos.

Basándose en los resultados de este enfoque de red neuronal artificial, los investigadores descubrieron con precisión los patrones débiles que representaban los ritmos cerebrales en la corteza motora. También observaron patrones similares en pacientes humanos que estaban paralizados: uno debido a la degeneración de la neurona motora (esclerosis lateral amiotrófica) y otro con lesión de médula espinal.

Además de la corteza motriz, Pandarinath cree que el nuevo enfoque podría usarse para analizar la actividad de redes en otras regiones del cerebro involucradas en la navegación espacial o la toma de decisiones.

Los planes futuros para aplicaciones clínicas incluyen emparejar la nueva tecnología con la estimulación eléctrica funcional de los músculos para pacientes paralizados, y también el refinamiento de la tecnología de estimulación cerebral profunda en la enfermedad de Parkinson.

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