Crean red de aprendizaje profundo a partir de neuronas artificiales.

Un equipo de científicos de la Universidad Hebrea de Jerusalén analizó el funcionamiento de las neuronas humanas con el objetivo de mejorar los procesos informáticos.

La Universidad Hebrea de Jerusalén ha llevado a cabo una revolucionaria investigación sobre el funcionamiento de las neuronas.
En un comunicado emitido por los investigadores, se asegura que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en el campo de la inteligencia artificial con el objetivo de potenciar el trabajo informático a partir de la «tecnología» propia de los humanos.

El grupo de investigación está encabezado por el aspirante a doctor David Beniaguev junto a los profesores Michael London e Idan Segev.
Los resultados obtenidos por los científicos ya han sido publicados en la revista Neuron.

La investigación busca comprender la forma en que las células nerviosas del cerebro logran la traducción de la entrada sináptica en una salida eléctrica.
El objetivo primordial es el de crear una infraestructura artificial de aprendizaje profundo, que actúe como el cerebro humano y produzca capacidades similares.

Segev, menciona:
“La nueva red de aprendizaje profundo que proponemos se construye a partir de neuronas artificiales en las que cada una de ellas ya tiene entre 5 y 7 capas de profundidad.
Estas unidades están conectadas, a través de sinapsis artificiales, a las capas superiores e inferiores’’

El conocimiento actual de las neuronas data de la década del 50′. Por eso, hoy en día se trabaja de manera binaria (0 y 1) con la inteligencia artificial. En las últimas décadas el campo de la neurociencia ha descubierto que las neuronas individuales se construyen a partir de un complejo sistema. Se trata de ramificaciones que contiene muchas subregiones funcionales.

El nuevo enfoque que propone el equipo de científicos permitiría, por ejemplo, que las computadoras en automóviles sin conductor aprendan cuándo han llegado a un semáforo o un paso de peatones, incluso si la computadora nunca antes ha visto ese cruce de peatones específico.

Segev agrega:
“El objetivo final sería crear una réplica computarizada que imite la funcionalidad, la capacidad y la diversidad del cerebro, para crear, en todos los sentidos, verdadera inteligencia artificial”.

El novedoso estudio también ofreció a los investigadores, la primera oportunidad de mapear y comparar el poder de procesamiento de los diferentes tipos de neuronas.
“Por ejemplo, para simular la neurona A, necesitamos mapear siete niveles diferentes de aprendizaje profundo de neuronas específicas.
Pero la neurona B puede necesitar nueve de esas capas. De esta manera, podemos comparar cuantitativamente el poder de procesamiento de la célula nerviosa de un ratón con una célula comparable en un cerebro humano. O entre dos tipos diferentes de neuronas en el cerebro humano”, agregó el equipo.

En un nivel más simplificado y básico, es probable que el desarrollo de un modelo informático basado en un enfoque de aprendizaje automático que simule con tanta precisión la función cerebral proporcione una nueva comprensión del propio cerebro.

Beniaguev finaliza:
“Nuestro cerebro desarrolló métodos para construir redes artificiales que replican sus propias capacidades de aprendizaje. A cambio, esto nos permite comprender mejor el cerebro y a nosotros mismos”.

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