Blog sobre Machine Learning

Leer e interpretar pensamientos en el cerebro con Machine Learning

¿Alguna vez has pensado qué pasaría si pudiéramos interpretar las señales cerebrales con un ordenador? Pues bien, ya prácticamente lo tenemos aquí.

Un estudio científico con gusanos permite detectar e interpretar sus ondas cerebrales.

Los científicos están utilizando gusanos para comprender mejor el cerebro humano: en particular, cómo procesamos el sentido del olfato. Hasta ahora han logrado una tarea bastante impresionante: son capaces de reconocer lo que olió el gusano hace unos segundos con solo mirar su cerebro.



"Encontramos algunas cosas inesperadas cuando comenzamos a observar el efecto de estos estímulos sensoriales en las células individuales y las conexiones dentro del cerebro de los gusanos", dijo el profesor asociado de Salk Sreekanth Chalasani, miembro del Laboratorio de Neurobiología Molecular y autor principal del nuevo trabajo.



Chalasani quería estudiar cómo el cerebro procesa la información del mundo exterior a nivel celular. Sin embargo, esto fue muy difícil de hacer en el cerebro humano, ya que tiene 86 mil millones de células. En cambio, el gusano microscópico Caenorhabditis elegans, tiene solo 302 neuronas, por lo que es fácil de monitorear.



Chalasani y su equipo diseñaron C. elegans para dar a cada una de sus 302 neuronas un sensor fluorescente que se iluminaría cuando la neurona se activara y siguiera a los gusanos bajo un microscopio mientras estaban expuestos a cinco sustancias químicas: benzaldehído, diacetilo, alcohol isoamílico, 2 -nonanona y cloruro de sodio.



Estos cinco químicos huelen a almendras, palomitas de maíz con mantequilla, plátano, queso y sal para los humanos.



Pero los investigadores tuvieron dificultades para diferenciar los efectos de los diferentes olores. Luego recurrieron a un enfoque matemático. El enfoque llamado teoría de grafos analizó las interacciones colectivas entre pares de células.



Finalmente, emparejaron su nuevo enfoque con el aprendizaje automático (Machine Learning) para poder diferenciar entre interacciones aún más discretas. Descubrieron que este nuevo algoritmo de Inteligencia Artificial podía diferenciar claramente la respuesta neuronal a la sal y al benzaldehído, pero a menudo confundía los otros tres productos químicos.



Ahora, los investigadores esperan usar las lecciones de este estudio para obtener una comprensión más profunda de cómo los humanos codifican la información en el cerebro y qué sale mal en los casos de trastornos del procesamiento sensorial, como los trastornos por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) y el autismo. El estudio se publica en la revista PLOS Computational Biology.



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El contenido de este artículo ha sido extraído de la web de Interesting Engineering.

Pub: , Mod: 22/11/2021, Por: 

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