Un equipo de investigación de WSU por primera vez ha desarrollado un algoritmo informático que es casi tan preciso como las personas en el mapeo de redes neuronales cerebrales, un avance que podría acelerar el análisis de imágenes que los investigadores usan para comprender los circuitos cerebrales.
Un informe sobre el trabajo del equipo de WSU actualmente en la revista Bioinformática .
como mapear 100 mil millones de hogares
Durante más de una generación, las personas han estado tratando de mejorar la comprensión de los circuitos del cerebro humano, pero se enfrentan a su gran complejidad. Es similar a tener una imagen satelital de la Tierra e intentar mapear 100 mil millones de hogares, todoslas calles conectadas y los destinos de todos, dijo Shuiwang Ji, profesor asociado en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación e investigador principal del proyecto.
De hecho, los investigadores tardaron más de una década en mapear completamente los circuitos del cerebro de un solo animal, un gusano que solo tiene 302 neuronas. Mientras tanto, el cerebro humano tiene alrededor de 100 mil millones de neuronas y la cantidad de datos necesarioscomprender completamente sus circuitos requeriría 1000 exabytes de datos, o el equivalente de todos los datos que están actualmente disponibles en el mundo.
Neurona por neurona
Para mapear las neuronas, los investigadores actualmente usan un microscopio electrónico para tomar fotografías, con una imagen que generalmente contiene una pequeña cantidad de neuronas. Luego, los investigadores estudian la forma y el tamaño de cada neurona, así como sus miles de conexiones con otras neuronas cercanas para aprendersobre su papel en el comportamiento o la biología.
"No sabemos mucho sobre cómo funcionan los cerebros", dijo Ji.
Con una comprensión tan rudimentaria de nuestros circuitos, los investigadores tienen una capacidad limitada para comprender las causas de enfermedades cerebrales devastadoras, como el Alzheimer, la esquizofrenia, el autismo o la enfermedad de Parkinson, dijo. En cambio, tienen que confiar en la experimentación de ensayo y errorpara idear tratamientos. La Academia Nacional de Ingeniería ha enumerado la mejora de la comprensión del cerebro humano como uno de sus grandes desafíos para el siglo XXI.
Preciso como humanos
En 2013, el MIT organizó una competencia que convocó a los investigadores a desarrollar algoritmos informáticos automatizados que pudieran acelerar el análisis de imágenes, decodificar y comprender imágenes de circuitos cerebrales. Como parte de la competencia, los algoritmos se comparan con el trabajo realizado por unverdadero equipo de neurocientíficos. Si las computadoras pueden llegar a ser tan precisas como los humanos, podrán hacer los cálculos mucho más rápido y más barato que los humanos, dijo Ji.
el equipo de investigación de WSU desarrolló el primer modelo computacional que pudo alcanzar un nivel humano de rendimiento en precisión.
Al igual que un ojo humano toma información y luego la analiza en múltiples etapas, el equipo de WSU desarrolló un modelo computacional que toma la imagen como su entrada y luego la procesa en una red de muchas capas antes de tomar una decisión.algoritmo, los investigadores desarrollaron una red neuronal artificial que imita las complejas redes neuronales biológicas de los humanos.
Si bien el equipo de investigación de la WSU pudo abordar la precisión humana en el desafío del MIT, todavía tienen mucho trabajo por hacer para que las computadoras desarrollen mapas neuronales completos y precisos. Las computadoras aún cometen una gran cantidad de errores, ytodavía no hay un estándar de oro para comparar resultados humanos y computacionales, dijo Ji. Aunque puede no ser realista esperar que los métodos automatizados reemplacen completamente a los humanos pronto, las mejoras en los métodos computacionales ciertamente conducirán a una lectura de pruebas manual reducida, agregó..
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Washington . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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