Actualidad informática

Filtrar información para los motores de búsqueda, actuar como oponente en juegos o reconocer imágenes: La inteligencia artificial ha superado con mucho la inteligencia humana en ciertas tareas. Varios grupos del clúster de excelencia de Friburgo, BrainLinks-BrainTools, dirigidos por el profesor de neurociencias Dr. Tonio Ball, están demostrando cómo las ideas de la informática podrían revolucionar la investigación del cerebro. En la revista científica Human Brain Mapping, ilustran cómo un algoritmo de autoaprendizaje decodifica las señales del cerebro humano que fueron medidas por un electroencefalograma (EEG). Incluye movimientos realizados, pero también movimientos de manos y pies que eran meramente pensamientos o una rotación imaginaria de objetos. A pesar de que al algoritmo no se le dio ninguna característica previamente, funciona de forma tan rápida y precisa como los sistemas tradicionales que han sido creados para resolver ciertas tareas basadas en  señales cerebrales predeterminadas, que por lo tanto no son apropiadas para cada situación. La demanda de intersecciones tan diversas entre el hombre y la máquina es enorme: en el Hospital Universitario de Friburgo, por ejemplo, podría utilizarse para la detección temprana de crisis epilépticas. También podría utilizarse para mejorar las posibilidades de comunicación para los pacientes gravemente paralizados o para un diagnóstico neurológico automático.

«Nuestro software se basa en modelos inspirados en el cerebro que han demostrado ser más útiles para descifrar diversas señales naturales como los sonidos fonéticos», dice el científico informático Robin Tibor Schirrmeister. El investigador lo está utilizando para reescribir los métodos que el equipo ha utilizado para decodificar datos de EEG: las denominadas redes neuronales artificiales son el corazón del proyecto actual en BrainLinks-BrainTools. «Lo destacado acerca del programa es que no es necesario predeterminar las características. La información es  procesada capa por capa, es decir, en varios pasos con la ayuda de una función no lineal. El sistema aprende a reconocer y diferenciar entre ciertos patrones de comportamiento de varios movimientos a medida que suceden», explica Schirrmeister. El modelo se basa en las conexiones entre las células nerviosas en el cuerpo humano en el que las señales eléctricas de las sinapsis se dirigen desde las protuberancias celulares al núcleo de la célula y viceversa. «Las teorías han estado en circulación durante décadas, pero no fue sino hasta el surgimiento de la potencia de procesamiento de los ordenadores actuales que el modelo se ha hecho factible», comenta Schirrmeister.

Habitualmente, la precisión del modelo mejora con un gran número de capas de procesamiento. Hasta 31 se utilizaron durante el estudio, también conocido como «Aprendizaje Profundo». Hasta ahora, había sido problemático interpretar los circuitos de la red después de completar el proceso de aprendizaje. Todos los procesos algorítmicos tienen lugar en el fondo y son invisibles. Es por eso que los investigadores desarrollaron el software para crear tarjetas a partir de las cuales podían entender las decisiones de decodificación. Los investigadores pueden insertar nuevos conjuntos de datos en el sistema en cualquier momento. «A diferencia del método antiguo, ahora podemos ir directamente a las señales crudas que el EEG registra del cerebro, nuestro sistema es tan preciso, si no mejor, que el antiguo», dice el investigador jefe Tonio Ball, resumiendo el estudio de la investigación. El potencial de la tecnología aún no se ha agotado – junto con su equipo, el investigador desea continuar su desarrollo: «Nuestra visión para el futuro incluye algoritmos de autoaprendizaje que pueden confiable y rápidamente reconocer las diversas intenciones del usuario basadas en sus señales cerebrales Además, estos algoritmos podrían ayudar a los diagnósticos neurológicos «.

Ampliar en: https://arxiv.org/abs/1703.05051