ARRIBA: Una serie que muestra el proceso de evoluci\u00f3n de im\u00e1genes generadas por redes neuronales. PONCE, XIAO Y SCHADE ET AL.<\/p>\n
Mostrando a monos una serie de -im\u00e1genes generadas y grabaci\u00f3n simult\u00e1nea de los animales’ las actividades de las c\u00e9lulas cerebrales permiten que los sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico profundo generen nuevas im\u00e1genes que aumentan las c\u00e9lulas’ excitaci\u00f3n, seg\u00fan dos art\u00edculos publicados hoy (2 de mayo) en Cell<\/em> <\/em>y Science<\/em>.<\/p>\n “It&rsquo Es emocionante porque une los campos del aprendizaje profundo y la neurociencia. . . para tratar de entender lo que est\u00e1 representado en diferentes partes del cerebro” dice el neurocient\u00edfico Andreas Tolias de Baylor College of Medicine, quien no particip\u00f3 en ninguno de los estudios, pero realiz\u00f3 experimentos similares en ratones. \u00abCreo que estos m\u00e9todos y su posterior desarrollo podr\u00edan brindarnos una forma m\u00e1s sistem\u00e1tica de abrir la caja negra del cerebro\u00bb. dice.<\/p>\n Un objetivo de la neurociencia sensorial es comprender…<\/p>\n Hemos estado atrapados as\u00ed durante los \u00faltimos 50 a\u00f1os, sin poder resolver este problema, dice Ponce. Los avances recientes en el aprendizaje autom\u00e1tico, espec\u00edficamente el desarrollo de redes antag\u00f3nicas generativas (GAN), ahora han permitido una soluci\u00f3n.<\/p>\n Las GAN son redes neuronales que pueden, dice Ponce, tomar el mundo visual y reproducirlo en su propio abstracciones internas. Es decir, pueden generar una variedad infinita de im\u00e1genes realistas y abstractas basadas en im\u00e1genes de ejemplo que se les proporcionan.<\/p>\n Pensamos, \u00bfpor qu\u00e9 no tomamos esta incre\u00edble red, que puede simular el mundo, y la conectamos de alguna manera? a las neuronas en el cerebro de un mono real, dice Ponce. \u00c9l explica que al reenviar informaci\u00f3n a la red sobre qu\u00e9 im\u00e1genes activan una neurona de manera m\u00e1s potente, la red podr\u00eda modificar las im\u00e1genes para aumentar a\u00fan m\u00e1s la actividad, encontrando as\u00ed esa esquiva imagen verdadera secreta que codifica la c\u00e9lula.<\/p>\n Una imagen desarrollada por una red neuronal para estimular una neurona macacaPONCE, XIAO Y SCHADE ET AL.<\/p>\n Para hacer esto, el equipo de Ponce implant\u00f3 conjuntos de microelectrodos en las cortezas temporales inferiores de seis monos, un \u00e1rea ligeramente por encima y detr\u00e1s de la o\u00eddos, para registrar las actividades de las neuronas de la visi\u00f3n. Luego mostraron a los animales 40 im\u00e1genes aleatorias generadas por una GAN e identificaron las 10 im\u00e1genes que indujeron la mayor actividad en una neurona o grupo de neuronas determinado. Los investigadores sometieron esas im\u00e1genes a un algoritmo gen\u00e9tico que esencialmente recombinaba los p\u00edxeles para crear 30 im\u00e1genes similares y luego mostraban esas im\u00e1genes, junto con las 10 principales originales, al mono. Este ciclo se repiti\u00f3 hasta 250 veces durante una a tres horas hasta que el animal ya no miraba las im\u00e1genes. Como controles, el equipo tambi\u00e9n incluy\u00f3 im\u00e1genes naturalistas de personas, lugares y dibujos lineales simples.<\/p>\n Las im\u00e1genes que resultaron de este proceso evolutivo fueron una mezcla de objetos, formas y colores, algunos de los cuales exhibieron una parcial semejanza con los monos, o las caras de los cuidadores de animales. Es importante destacar que cuando se repiti\u00f3 la evoluci\u00f3n de la imagen para la misma neurona en el mismo animal en un d\u00eda diferente, surgi\u00f3 una imagen similar.<\/p>\n Para ver desde esta niebla un objeto con forma de rostro que te devuelve la mirada, cuando saber que esta imagen proviene del cerebro de un mono, es probablemente una de las experiencias m\u00e1s m\u00e1gicas que he tenido en la ciencia, dice Ponce.<\/p>\n A medida que las im\u00e1genes evolucionaron, estimularon m\u00e1s fuertemente las c\u00e9lulas que gu\u00edan la evoluci\u00f3n, el equipo fundar. Las [im\u00e1genes evolucionadas] impulsan estas neuronas dos veces mejor, o tres veces mejor que las im\u00e1genes originales o las im\u00e1genes naturales que estimularon las neuronas, por lo que es un efecto enorme, dice el neurocient\u00edfico Christof Koch del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro que no particip\u00f3 en cualquier proyecto. Es realmente sorprendente que funcionara tan bien.<\/p>\n De hecho, ambos art\u00edculos muestran que estas t\u00e9cnicas impulsan las neuronas en capacidades mucho m\u00e1s altas que las im\u00e1genes est\u00e1ndar anteriores, dice Kohitij Kar, un posdoctorado en neurociencia en el laboratorio de James DiCarlo. en el MIT, refiri\u00e9ndose al estudio de Ponce y al suyo propio en Science<\/em>.<\/p>\n El enfoque de Kar y sus colegas tambi\u00e9n fue mostrar im\u00e1genes generadas por redes neuronales a monos con conjuntos de microelectrodos implantados. Sin embargo, en el caso de este equipo, el objetivo era probar la fuerza de la red como modelo para el sistema visual.<\/p>\n Si bien las redes neuronales generalmente se consideran un buen modelo del sistema visual del cerebro, su arquitectura es basado en circuitos neuronales, se han realizado pruebas limitadas de su similitud funcional.<\/p>\n Para ver desde esta niebla un objeto con forma de cara que te devuelve la mirada, cuando sabes que esta imagen proviene del cerebro de un mono, es probablemente una de las experiencias m\u00e1s m\u00e1gicas que he tenido en la ciencia.<\/p>\n Carlos Ponce, Escuela de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis<\/p><\/blockquote>\n Para remediar esto, Kar y sus colegas mostraron el mismo conjunto de im\u00e1genes para un mono y una red neuronal y correlacion\u00f3 las neuronas particulares que se dispararon en respuesta a una imagen dada con la salida de unidades particulares (funciones matem\u00e1ticas) en la red. Usando esta informaci\u00f3n correlativa, la red cre\u00f3 nuevas im\u00e1genes que, en base a sus propias funciones matem\u00e1ticas, se predijo que impulsar\u00edan la actividad de las neuronas correspondientes en el cerebro de los animales.<\/p>\n Si estas unidades en las redes neuronales artificiales y [ las neuronas] en el cerebro est\u00e1n haciendo lo mismo, entonces deber\u00edan responder a im\u00e1genes similares de la misma manera, explica Pouya Bashivan, coautor del art\u00edculo de Science<\/em> que tambi\u00e9n es postdoctorado en el laboratorio de DiCarlos.<\/p>\n Efectivamente, demostramos que aproximadamente el 70 por ciento de las veces, siguiendo este procedimiento, podemos estirar las respuestas neuronales m\u00e1s de lo que hab\u00edamos visto en respuesta a im\u00e1genes naturales, dice Bashivan. El equipo espera aumentar esa tasa en el futuro mejorando a\u00fan m\u00e1s los modelos.<\/p>\n Creo que nos dirigimos hacia un futuro donde. . . Las redes neuronales alg\u00fan d\u00eda ser\u00e1n excelentes modelos del cerebro, dice Ponce, pero necesitamos obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo funciona el cerebro real para tratar de informar el desarrollo de futuras redes neuronales.<\/p>\n Es un proceso circular. , dice Koch. El cerebro fue una inspiraci\u00f3n para las redes neuronales. Las redes neuronales ahora son inmensamente m\u00e1s poderosas que hace 50 a\u00f1os y, de hecho, nos est\u00e1n rivalizando. . . no solo eso, tambi\u00e9n nos ayudan a comprender las redes mucho m\u00e1s complejas que todos tenemos en la cabeza.<\/p>\n CR Ponce et al., Evolving images for visual neurons using a deep generative La red revela principios de codificaci\u00f3n y preferencias neuronales, <\/strong>Cell<\/em><\/strong>, doi: 10.1016\/j.cell.2019.04.005, 2019.<\/strong><\/p>\n P. Bashivan et al., Control de la poblaci\u00f3n neuronal a trav\u00e9s de la s\u00edntesis de im\u00e1genes profundas, <\/strong>Science<\/em><\/strong>, 364, eaav9436, 2019.<\/strong><\/p>\n Reciba acceso completo a m\u00e1s de 35 a\u00f1os de archivos<\/strong>, as\u00ed como TS Digest<\/em><\/strong>, ediciones digitales de The Scientist<\/em><\/strong>, art\u00edculos destacados<\/strong>, \u00a1y mucho m\u00e1s!\u00danase gratis hoy \u00bfYa es miembro?Inicie sesi\u00f3n aqu\u00ed<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: Una serie que muestra el proceso de evoluci\u00f3n de im\u00e1genes generadas por redes neuronales. PONCE, XIAO Y SCHADE ET AL. 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