Investigadores del Flatiron Institute en EE.UU. han desarrollado un prometedor modelo de neuronas que podría transformar radicalmente el campo del aprendizaje automático, según un estudio reciente publicado en PNAS.
Según Dmitri Chklovskii, del Flatiron Institute, las neuronas biológicas poseen un nivel de control sobre su entorno mucho mayor de lo que se creía anteriormente. Este nuevo modelo conceptualiza a las neuronas como pequeños «controladores», término utilizado en ingeniería para dispositivos capaces de influir en su ambiente basándose en la información que reciben.
«La neurociencia ha avanzado significativamente en las últimas seis décadas, y ahora reconocemos que los modelos anteriores de neuronas eran bastante rudimentarios»
Señaló Chklovskii. El modelo actual de neuronas en las redes neuronales artificiales, basado en los modelos de los años sesenta, podría estar limitando el potencial del desarrollo de la inteligencia artificial, según el comunicado del instituto.
El estudio sugiere que las neuronas individuales tienen la capacidad de ejercer control sobre su entorno, lo cual podría llevar a la creación de redes neuronales artificiales más poderosas, capaces de captar mejor las complejidades del cerebro humano.
A new computational model of real neurons developed by #FlatironCCN's Dmitri Chklovskii (@chklovskii) and colleagues could lead to better #AI. https://t.co/lSp8FnYtnv #neuroscience #science
— Flatiron Institute (@FlatironInst) June 24, 2024
Las redes neuronales artificiales actuales se construyen mediante capas de nodos interconectados que procesan la información de manera secuencial, similar al funcionamiento del cerebro humano pero de manera simplificada. Sin embargo, los nodos actuales solo transmiten información en una dirección y no influyen en las entradas que reciben de los nodos anteriores.
El nuevo modelo propuesto trata a las neuronas como controladores activos, lo que podría representar un avance significativo para mejorar el rendimiento y la eficacia de diversas aplicaciones de aprendizaje automático.
Chklovskii y su equipo planean ahora investigar tipos específicos de neuronas, como las de la retina, que podrían no controlar sus entradas de la misma manera que las neuronas más profundas del cerebro, pero podrían operar según principios similares de predicción de entradas.
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