Diagrama sin etiqueta del sistema olfativo que muestra la anatom\u00eda del olfato. Cr\u00e9dito: Andrewmeyerson\/Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0 <\/p>\n
Usando el aprendizaje autom\u00e1tico, un modelo de computadora puede aprender a oler en solo unos minutos. Cuando lo hace, los investigadores han descubierto que construye una red neuronal que imita de cerca los circuitos olfativos que usan los cerebros de los animales para procesar los olores. <\/p>\n
Los animales, desde las moscas de la fruta hasta los humanos, usan esencialmente la misma estrategia para procesar la informaci\u00f3n olfativa en el cerebro. Pero los neurocient\u00edficos que entrenaron una red neuronal artificial para realizar una tarea simple de clasificaci\u00f3n de olores se sorprendieron al ver que replicaba la estrategia de la biolog\u00eda con tanta fidelidad.<\/p>\n
\u00abEl algoritmo que usamos no se parece al proceso real de evoluci\u00f3n\u00bb. dice Guangyu Robert Yang, investigador asociado del Instituto McGovern para la Investigaci\u00f3n del Cerebro del MIT, quien dirigi\u00f3 el trabajo como postdoctorado en la Universidad de Columbia. Las similitudes entre los sistemas artificial y biol\u00f3gico sugieren que la red olfativa del cerebro se adapta de manera \u00f3ptima a su tarea.<\/p>\n
Yang y sus colaboradores, que publicaron sus hallazgos el 6 de octubre en la revista Neuron, dicen que su red artificial ayudar a los investigadores a aprender m\u00e1s sobre los circuitos olfativos del cerebro. El trabajo tambi\u00e9n ayuda a demostrar la relevancia de las redes neuronales artificiales para la neurociencia. \u00abAl mostrar que podemos hacer coincidir la arquitectura [del sistema biol\u00f3gico] con mucha precisi\u00f3n, creo que da m\u00e1s confianza en que estas redes neuronales pueden continuar siendo herramientas \u00fatiles para modelar el cerebro\u00bb, dice Yang, quien tambi\u00e9n es profesor asistente en los departamentos de Cerebro y Ciencias Cognitivas e Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica del MIT.<\/p>\n
Mapeo de los circuitos olfativos naturales<\/p>\n
Para las moscas de la fruta, el organismo en el que se ha mapeado mejor el circuito olfativo del cerebro, el olfato comienza en las antenas. Las neuronas sensoriales all\u00ed, cada una equipada con receptores de olores especializados para detectar olores espec\u00edficos, transforman la uni\u00f3n de mol\u00e9culas de olor en actividad el\u00e9ctrica. Cuando se detecta un olor, estas neuronas, que forman la primera capa de la red olfativa, env\u00edan se\u00f1ales a la segunda capa: un conjunto de neuronas que residen en una parte del cerebro llamada l\u00f3bulo antenal. En el l\u00f3bulo antenal, las neuronas sensoriales que comparten el mismo receptor convergen en la misma neurona de la segunda capa. \u00abSon muy exigentes\u00bb, dice Yang. \u00abNo reciben ning\u00fan aporte de las neuronas que expresan otros receptores\u00bb. Debido a que tiene menos neuronas que la primera capa, esta parte de la red se considera una capa de compresi\u00f3n. Estas neuronas de la segunda capa, a su vez, env\u00edan se\u00f1ales a un conjunto m\u00e1s grande de neuronas en la tercera capa. Sorprendentemente, esas conexiones parecen ser aleatorias.<\/p>\n
Para Yang, un neurocient\u00edfico computacional y estudiante graduado de la Universidad de Columbia, Peter Yiliu Wang, este conocimiento del sistema olfativo de la mosca represent\u00f3 una oportunidad \u00fanica. Pocas partes del cerebro han sido mapeadas tan exhaustivamente, y eso ha dificultado evaluar qu\u00e9 tan bien ciertos modelos computacionales representan la verdadera arquitectura de los circuitos neuronales, dicen.<\/p>\n
Construyendo una red de olores artificiales<\/p>\n
Las redes neuronales, en las que las neuronas artificiales se reconfiguran para realizar tareas espec\u00edficas, son herramientas inform\u00e1ticas inspiradas en el cerebro. Se pueden entrenar para seleccionar patrones dentro de conjuntos de datos complejos, lo que los hace valiosos para el reconocimiento de voz e im\u00e1genes y otras formas de inteligencia artificial. Hay indicios de que las redes neuronales que hacen esto replican mejor la actividad del sistema nervioso. Pero, dice Wang, quien ahora es un posdoctorado en la Universidad de Stanford, las redes estructuradas de manera diferente podr\u00edan generar resultados similares, y los neurocient\u00edficos a\u00fan necesitan saber si las redes neuronales artificiales reflejan la estructura real de los circuitos biol\u00f3gicos. Con datos anat\u00f3micos completos sobre los circuitos olfativos de la mosca de la fruta, dice: \u00abPodemos hacer esta pregunta: \u00bfSe pueden usar realmente las redes neuronales artificiales para estudiar el cerebro?\u00bb<\/p>\n
En estrecha colaboraci\u00f3n con los neurocient\u00edficos de Columbia, Richard Axel y Larry Abbott, Yang y Wang construyeron una red de neuronas artificiales que comprende una capa de entrada, una capa de compresi\u00f3n y una capa de expansi\u00f3n, como el sistema olfativo de la mosca de la fruta. Le dieron la misma cantidad de neuronas que al sistema de la mosca de la fruta, pero sin una estructura inherente: las conexiones entre las neuronas se reconectar\u00edan a medida que el modelo aprendiera a clasificar los olores.<\/p>\n
Los cient\u00edficos le pidieron a la red que asignara datos que representaran diferentes olores a categor\u00edas, y para categorizar correctamente no solo olores individuales, sino tambi\u00e9n mezclas de olores. Esto es algo en lo que el sistema olfativo del cerebro es excepcionalmente bueno, dice Yang. Si combinas los aromas de dos manzanas diferentes, explica, el cerebro todav\u00eda huele a manzana. Por el contrario, si dos fotograf\u00edas de gatos se mezclan p\u00edxel a p\u00edxel, el cerebro ya no ve un gato. Esta capacidad es solo una caracter\u00edstica de los circuitos de procesamiento de olores del cerebro, pero captura la esencia del sistema, dice Yang.<\/p>\n
La red artificial tard\u00f3 solo unos minutos en organizarse. La estructura que emergi\u00f3 fue asombrosamente similar a la encontrada en el cerebro de la mosca de la fruta. Cada neurona en la capa de compresi\u00f3n recibi\u00f3 entradas de un tipo particular de neurona de entrada y se conect\u00f3, aparentemente al azar, a m\u00faltiples neuronas en la capa de expansi\u00f3n. Es m\u00e1s, cada neurona de la capa de expansi\u00f3n recibe conexiones, en promedio, de seis neuronas de la capa de compresi\u00f3n, exactamente como ocurre en el cerebro de la mosca de la fruta.<\/p>\n
\u00abPodr\u00eda haber sido una, podr\u00edan haber sido 50. podr\u00eda haber estado en cualquier punto intermedio\u00bb, dice Yang. \u00abBiolog\u00eda encuentra seis, y nuestra red tambi\u00e9n encuentra unas seis\u00bb. La evoluci\u00f3n encontr\u00f3 esta organizaci\u00f3n a trav\u00e9s de mutaciones aleatorias y selecci\u00f3n natural; la red artificial lo encontr\u00f3 a trav\u00e9s de algoritmos est\u00e1ndar de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
La sorprendente convergencia proporciona un fuerte respaldo de que los circuitos cerebrales que interpretan la informaci\u00f3n olfativa est\u00e1n organizados de manera \u00f3ptima para su tarea, dice. Ahora, los investigadores pueden usar el modelo para explorar m\u00e1s a fondo esa estructura, explorando c\u00f3mo evoluciona la red en diferentes condiciones y manipulando los circuitos de maneras que no se pueden hacer experimentalmente. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Las neuronas individuales podr\u00edan comportarse como redes M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Peter Y. Wang et al, Evolving the olfatory system with machine learning, Neuron (2021). DOI: 10.1016\/j.neuron.2021.09.010 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Neuron <\/p>\n Proporcionado por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts <\/p>\n Esta historia se vuelve a publicar por cortes\u00eda de MIT News (web.mit.edu\/ newsoffice\/), un sitio popular que cubre noticias sobre investigaci\u00f3n, innovaci\u00f3n y ense\u00f1anza del MIT. <\/p>\n Cita<\/strong>: Las redes artificiales aprenden a oler como el cerebro (19 de octubre de 2021) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-10-artificial-networks- brain.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Diagrama sin etiqueta del sistema olfativo que muestra la anatom\u00eda del olfato. Cr\u00e9dito: Andrewmeyerson\/Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0 Usando el aprendizaje autom\u00e1tico, un modelo de computadora puede aprender a oler en solo unos minutos. Cuando lo hace, los investigadores han descubierto que construye una red neuronal que imita de cerca los circuitos olfativos que usan … Continuar leyendo \u00abLas redes artificiales aprenden a oler como el cerebro\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-427","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/427","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=427"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/427\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=427"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=427"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=427"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}