{"id":5156,"date":"2022-08-30T01:14:20","date_gmt":"2022-08-30T06:14:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/codificacion-eficiente-como-el-cerebro-optimiza-la-asignacion-de-recursos\/"},"modified":"2022-08-30T01:14:20","modified_gmt":"2022-08-30T06:14:20","slug":"codificacion-eficiente-como-el-cerebro-optimiza-la-asignacion-de-recursos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/codificacion-eficiente-como-el-cerebro-optimiza-la-asignacion-de-recursos\/","title":{"rendered":"Codificaci\u00f3n eficiente: c\u00f3mo el cerebro optimiza la asignaci\u00f3n de recursos"},"content":{"rendered":"<p>Representaci\u00f3n binaria de un paisaje. Cr\u00e9dito: Eugenio Piasini <\/p>\n<p>Una colaboraci\u00f3n entre SISSA y la Universidad de Pensilvania indica la existencia de un proceso eficiente de codificaci\u00f3n sensorial en ratas, lo que sugiere un principio general para el uso \u00f3ptimo de los recursos computacionales. El estudio, publicado en eLife, allana el camino para comprender los mecanismos neuronales subyacentes a esta eficiencia y para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial basados en principios similares. <\/p>\n<p>Se supone que los cerebros de los seres humanos en reposo utilizan una quinta parte de la energ\u00eda producida por sus cuerpos, es decir, unos 20 W de potencia. De hecho, el costo ser\u00eda mucho mayor si nuestros cerebros no estuvieran equipados con un mecanismo de codificaci\u00f3n eficiente que nos permita representar solo la informaci\u00f3n que es realmente \u00fatil en el vasto flujo continuo de est\u00edmulos sensoriales. Un nuevo estudio realizado por SISSA y la Universidad de Pensilvania, publicado en eLife, muestra la existencia de procesos de codificaci\u00f3n eficientes similares para est\u00edmulos visuales en roedores. Los resultados a\u00f1aden apoyo a la importante teor\u00eda de codificaci\u00f3n eficiente de la percepci\u00f3n sensorial y allanan el camino hacia nuevos enfoques experimentales para comprender los mecanismos neuronales subyacentes y el desarrollo de nuevos protocolos de entrenamiento para sistemas de visi\u00f3n artificial.<\/p>\n<p>Al principio &#8216; 60, el cient\u00edfico brit\u00e1nico Horace Barlow propuso la hip\u00f3tesis de la codificaci\u00f3n eficiente. \u00abSeg\u00fan esta teor\u00eda, nuestro cerebro puede representar de manera eficiente la informaci\u00f3n sensorial utilizando un c\u00f3digo neuronal que minimiza la cantidad de impulsos y, por lo tanto, la energ\u00eda necesaria para codificar y transmitir la informaci\u00f3n\u00bb, explica Davide Zoccolan, director del Laboratorio de Neurociencia Visual de la Scuola. Internazionale Superiore di Studi AvanzatiSISSA. \u00abEsto sucede en particular en el sistema visual, debido a la disminuci\u00f3n del n\u00famero de neuronas en las \u00e1reas m\u00e1s profundas de la corteza que reduce la capacidad de representaci\u00f3n\u00bb.<\/p>\n<p>Seg\u00fan la teor\u00eda de la informaci\u00f3n, que sustenta la hip\u00f3tesis de la codificaci\u00f3n eficiente, un sistema sensorial eficiente deber\u00eda asignar preferentemente recursos computacionales para representar aquellas caracter\u00edsticas estad\u00edsticas del entorno que son m\u00e1s informativas sobre su estado. En el caso del sistema visual, esto significa codificar las caracter\u00edsticas m\u00e1s informativas de las im\u00e1genes naturales que nos rodean.<\/p>\n<p>Vijay Balasubramanian, neurocient\u00edfico computacional de la Universidad de Pensilvania, ha estado trabajando en este tema durante los \u00faltimos d\u00e9cada pasada: \u201cAnalizamos miles de im\u00e1genes de paisajes naturales transform\u00e1ndolas en im\u00e1genes binarias, formadas por p\u00edxeles en blanco y negro, y descomponi\u00e9ndolas en diferentes texturas definidas por estad\u00edsticas espec\u00edficas\u201d, dice el investigador. \u00abNos dimos cuenta de que los diferentes tipos de texturas tienen una variabilidad diferente en la naturaleza y los sujetos humanos son mejores para reconocer aquellas que var\u00edan m\u00e1s. Es como si nuestros cerebros asignaran recursos donde son m\u00e1s necesarios\u00bb.<\/p>\n<p>Hasta ahora no hab\u00eda pruebas de que en otras especies se produjeran percepciones de texturas visuales igualmente eficientes. En un nuevo estudio, publicado en eLife, los equipos de Zoccolan y Balasubramanian establecieron que el efecto ocurre en roedores.<\/p>\n<p>Riccardo Caramellino, primer autor del estudio, junto con Andrea Buccellato y Anna Carboncino, entrenaron a los animales para discriminar im\u00e1genes binarias compuestas de p\u00edxeles aleatorios en blanco y negro a partir de texturas creadas seg\u00fan criterios probabil\u00edsticos espec\u00edficos, como se hac\u00eda anteriormente con sujetos humanos. Luego analizaron los resultados utilizando un modelo matem\u00e1tico de un \u00abobservador ideal\u00bb desarrollado por Eugenio Piasini, coautor del art\u00edculo. Los cient\u00edficos observaron que los roedores, al igual que los humanos, son m\u00e1s sensibles a las texturas que var\u00edan m\u00e1s en la naturaleza.<\/p>\n<p>\u00abHemos encontrado, en roedores, un patr\u00f3n de sensibilidad perceptiva para las texturas visuales que es consistente con una eficiente y es el mismo que se observ\u00f3 previamente en humanos, a pesar de la distancia filogen\u00e9tica entre estas especies. Este resultado sugiere que la codificaci\u00f3n de textura eficiente puede ser un principio universal en la visi\u00f3n\u00bb, comenta Zoccolan. \u00abEl sistema visual parece adaptarse al entorno que lo rodea a trav\u00e9s de una especie de exposici\u00f3n pasiva, especializ\u00e1ndose en el reconocimiento de se\u00f1ales que son m\u00e1s informativas, lo que permite un ahorro considerable de recursos computacionales y energ\u00eda. Nuestro estudio allana el camino para nuevos enfoques experimentales para investigar los mecanismos neuronales detr\u00e1s de este proceso fundamental. Tambi\u00e9n sugiere nuevas formas de entrenar sistemas de visi\u00f3n artificial, basados en el mismo principio\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> As\u00ed es como el sistema visual nos muestra un mundo m\u00e1s persistente <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Riccardo Caramellino et al, La sensibilidad de las ratas a las estad\u00edsticas multipunto se predice mediante la codificaci\u00f3n eficiente de escenas naturales, eLife (2021). DOI: 10.7554\/eLife.72081 Proporcionado por la Escuela Internacional de Estudios Avanzados (SISSA) <strong>Cita<\/strong>: Codificaci\u00f3n eficiente: c\u00f3mo el cerebro optimiza la asignaci\u00f3n de recursos (2021, 7 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/ \/medicalxpress.com\/news\/2021-12-ficient-coding-brain-optimizes-allocation.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":"<p>Representaci\u00f3n binaria de un paisaje. 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