Un grupo de investigadores del Instituto de Óptica, perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IO-CSIC), ha desarrollado un modelo matemático avanzado que facilita la comprensión del funcionamiento de las neuronas en la corteza visual. Este avance podría ser crucial para la creación de redes neuronales artificiales que imiten de forma más eficaz el cerebro humano.
Publicado en la revista ‘Journal of Neuroscience’, el estudio revela que este modelo matemático es capaz de diseñar redes neuronales artificiales con una mayor precisión, permitiendo replicar características esenciales del cerebro como su estabilidad frente a perturbaciones.
“Nuestro modelo proporciona una mejor comprensión de los procesos neuronales, ya que es capaz de explicar una serie de resultados experimentales para los que los enfoques tradicionales no son satisfactorios”, afirmó Marcelo Bertalmío, investigador del IO-CSIC.
Este modelo se diferencia del clásico propuesto por Hubel y Wiesel en 1959, que aunque describió la estructura jerárquica del procesamiento visual en la corteza, no lograba explicar completamente el rol de las dendritas en la transmisión de impulsos nerviosos. El equipo del IO-CSIC, en colaboración con el Centro Nacional para la Investigación Científica de Francia (CNRS), ha incorporado abstracciones matemáticas que describen procesos neuronales complejos previamente omitidos.
“También porque se pensaba que no sería necesario, ya que se creía que el modelo clásico iba a ser capaz de explicar cualquier fenómeno”, añadió Bertalmío. Las aplicaciones futuras de estas redes incluyen mejoras en la inteligencia artificial, aprendizaje automático y profundo, y se espera que el modelo se extienda para incluir variaciones temporales y se valide con más resultados experimentales en neurociencia y percepción visual, así como en aplicaciones de visión por computadora.