Acelerar el progreso en neurociencia nos está ayudando a comprender el panorama general: cómo se comportan los animales y qué áreas del cerebro están involucradas en estos comportamientos, y también el panorama general: cómo interactúan las moléculas, las neuronas y las sinapsis.una gran brecha de conocimiento entre estas dos escalas, desde todo el cerebro hasta la neurona.
Un equipo dirigido por Christos Papadimitriou, profesor de informática de la familia Donovan en Columbia Engineering, propone un nuevo sistema computacional para expandir la comprensión del cerebro a un nivel intermedio, entre neuronas y fenómenos cognitivos como el lenguaje. El grupo, queincluye informáticos del Instituto de Tecnología de Georgia y un neurocientífico de la Universidad Tecnológica de Graz, ha desarrollado una arquitectura cerebral basada en ensamblajes neuronales, y demuestran su uso en el procesamiento sintáctico en la producción de lenguaje; su modelo, publicado en línea9 de junio en PNAS , es consistente con los resultados experimentales recientes.
"Para mí, comprender el cerebro siempre ha sido un problema de cómputo", dice Papadimitriou, que quedó fascinado por el cerebro hace cinco años. "Porque si no lo es, no sé por dónde empezar".
Fue estimulado por el investigador de Columbia y premio Nobel Richard Axel, quien recientemente señaló: "No tenemos una lógica para la transformación de la actividad neuronal en pensamiento y acción". Papadimitriou se preguntó qué pasaría si interpretara esta "lógica"como un lenguaje de programación como Python: así como Python manipula los números, la lógica del cerebro manipula las poblaciones de neuronas.
Él y su equipo desarrollaron un sistema computacional, el cálculo de ensamblaje, que abarca operaciones en ensamblajes, o grandes poblaciones, de neuronas que parecen estar involucradas en procesos cognitivos como la impresión de recuerdos, conceptos y palabras. De la misma manera que Pythonlos programas pueden compilarse en código máquina y ejecutarse, el cálculo de ensamblaje puede, en principio, traducirse al lenguaje de las neuronas y las sinapsis. Los investigadores pudieron demostrar, tanto analíticamente como a través de simulaciones, que el sistema es factiblemente realizable en elnivel de neuronas y sinapsis.
"Entonces, finalmente hemos articulado nuestra teoría sobre la naturaleza de la 'lógica' buscada por Axel y su evidencia de apoyo", dice Papadimitriou, quien también es miembro del Data Science Institute. "Ahora viene la parte difícil,¿Los neurocientíficos tomarán nuestra teoría en serio e intentarán encontrar evidencia de que algo así ocurre en el cerebro o que no ocurre? "
Con una nueva subvención de tres años de la National Science Foundation, el equipo ahora está trabajando con neuropsicólogos experimentales en CUNY para llevar a cabo experimentos de fMRI en humanos para verificar las predicciones de su teoría sobre el lenguaje.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Columbia . Original escrito por Holly Evarts. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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