Filtrando información para motores de búsqueda, actuando como oponente durante un juego de mesa o reconociendo imágenes: la inteligencia artificial ha superado por mucho a la inteligencia humana en ciertas tareas. Varios grupos del grupo de excelencia de Friburgo BrainLinks-BrainTools dirigido por el profesor privado neurocientífico Dr. Tonio Ballmuestran cómo las ideas de la informática podrían revolucionar la investigación del cerebro. En la revista científica Mapeo del cerebro humano ilustran cómo un algoritmo de autoaprendizaje decodifica las señales del cerebro humano que se midieron mediante un electroencefalograma EEG.
Incluía movimientos realizados, pero también movimientos de manos y pies que simplemente se pensaban, o una rotación imaginaria de objetos. A pesar de que el algoritmo no recibió ninguna característica por adelantado, funciona tan rápido y precisamente como los sistemas tradicionales que tienenha sido creado para resolver ciertas tareas basadas en características predeterminadas de la señal cerebral, que por lo tanto no son apropiadas para cada situación.
La demanda de intersecciones tan diversas entre humanos y máquinas es enorme: en el Hospital Universitario de Friburgo, por ejemplo, podría usarse para la detección temprana de ataques epilépticos. También podría usarse para mejorar las posibilidades de comunicación para pacientes gravemente paralizados odiagnóstico neurológico automático.
"Nuestro software se basa en modelos inspirados en el cerebro que han demostrado ser muy útiles para decodificar varias señales naturales como los sonidos fonéticos", dice el científico informático Robin Tibor Schirrmeister. El investigador lo está utilizando para reescribir los métodos que el equipo ha utilizadopara decodificar datos EEG: las llamadas redes neuronales artificiales son el corazón del proyecto actual en BrainLinks-BrainTools. "Lo mejor del programa es que no necesitamos predeterminar ninguna característica. La información se procesa capa por capa, es decir, enmúltiples pasos con la ayuda de una función no lineal. El sistema aprende a reconocer y diferenciar entre ciertos patrones de comportamiento de varios movimientos a medida que avanza ", explica Schirrmeister. El modelo se basa en las conexiones entre las células nerviosas en el cuerpo humano enqué señales eléctricas de las sinapsis se dirigen desde las protuberancias celulares hacia el núcleo de la célula y viceversa. "Las teorías han estado en circulación durante décadas, pero no fue hasta la efusión del poder de procesamiento de la computadora actual que el modelo se ha vuelto factible ", comenta Schirrmeister
Habitualmente, la precisión del modelo mejora con una gran cantidad de capas de procesamiento. Se utilizaron hasta 31 durante el estudio, también conocido como "Aprendizaje profundo". Hasta ahora, había sido problemático interpretar los circuitos de la red después del proceso de aprendizajese había completado. Todos los procesos algorítmicos tienen lugar en segundo plano y son invisibles. Es por eso que los investigadores desarrollaron el software para crear tarjetas a partir de las cuales podrían entender las decisiones de decodificación. Los investigadores pueden insertar nuevos conjuntos de datos en el sistema en cualquier momento ".A diferencia del método anterior, ahora podemos acceder directamente a las señales sin procesar que el EEG registra del cerebro. Nuestro sistema es tan preciso, si no mejor, que el anterior ", dice el investigador principal Tonio Ball, resumiendo la investigación del estudio.El potencial de la tecnología aún no se ha agotado: junto con su equipo, al investigador le gustaría continuar con su desarrollo: "Nuestra visión para el futuro incluye el algoritmo de autoaprendizajems que puede reconocer de manera confiable y rápida las diversas intenciones del usuario en función de sus señales cerebrales.Además, dichos algoritmos podrían ayudar a los diagnósticos neurológicos ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Friburgo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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