Si los ojos humanos vinieran en un paquete, tendría que estar etiquetado como "Producto natural. Puede ocurrir alguna variación". Porque las más de un millón de células ganglionares de la retina que envían señales al cerebro humano para su interpretación no todas realizanmismo camino.
Son lo que un ingeniero llamaría 'ruidosos': hay variación entre las celdas y de un momento a otro. Y, sin embargo, cuando vemos una fotografía de una hermosa flor, se ve nítida y colorida y sabemos lo que significaes.
Los centros visuales del cerebro deben ser expertos en filtrar el ruido de las células de la retina para llegar a la señal verdadera, y esos filtros deben adaptarse constantemente a las condiciones de luz para mantener la señal clara. Las retinas protésicas y los implantes neurales van a necesitareste mismo tipo de filtrado de ruido adaptativo para tener éxito, sugiere una nueva investigación.
"Las neuronas en el cerebro son ruidosas, lo que significa que cuando se presenta el mismo estímulo, las neuronas no producen la misma respuesta cada vez", dijo Greg Field, profesor asistente de neurobiología en la Universidad de Duke, quien es coautor de un nuevoestudiar en Comunicaciones de la naturaleza con un colega canadiense sobre cómo el cerebro compensa el ruido visual.
"Si las interfaces cerebro-máquina no tienen en cuenta las correlaciones de ruido entre neuronas, es probable que funcionen mal", dijo Field.
Trabajando en un cuarto oscuro especial dentro del laboratorio de Field, la estudiante graduada de Duke, Kiersten Ruda, expuso pequeños cuadrados de retina de rata viva a patrones y videos bajo diferentes condiciones de luz, mientras que una serie de más de 500 electrodos diminutos debajo de las células de la retina registraron las señales que normalmente sonenviado por el nervio óptico al cerebro.
"Todo esto se hace en la oscuridad total con la ayuda de gafas de visión nocturna, para que podamos preservar la sensibilidad máxima de las retinas", dijo Field.
Los investigadores ejecutaron esos impulsos nerviosos a través de software en lugar de un cerebro para ver qué tan variables y ruidosas eran las señales, y para experimentar con qué tipo de filtrado necesitaría el cerebro para lograr una señal clara en diferentes condiciones de luz, como la luz de la luna frente a la luz solar..
Los sistemas sensoriales como los ojos, la nariz y los oídos funcionan en poblaciones de sensores, porque cada célula sensora individual es ruidosa. Sin embargo, este ruido se comparte o 'correlaciona' entre las células, lo que presenta un desafío para que el cerebro comprenda el originalseñal.
A niveles altos de luz, la computadora podría mejorar la decodificación en aproximadamente un 20 por ciento usando las correlaciones de ruido, en lugar de simplemente asumir que cada neurona era ruidosa a su manera. Pero con niveles bajos de luz, este valor aumentó al 100%.
De hecho, investigaciones anteriores de otros grupos han descubierto que suponer que el ruido no corregido en la corteza cerebral puede empeorar la decodificación en un 30 por ciento. La investigación de Field en la retina muestra que estas suposiciones conducen a pérdidas de información aún mayores.
"Es útil comprender este ruido correlacionado si piensas en una orquesta", dijo Fields en un correo electrónico. "Todos los miembros de la orquesta están tocando un poco desafinados, ese es el 'ruido', pero qué tan desafinado-la melodía depende de sus vecinos, esa es la correlación. Por ejemplo, todos los violines tocan un poco afilados, mientras que las flautas son un poco planas y los violonchelos son muy planos. Una cuestión importante en neurociencia ha sido hasta qué puntoque este ruido correlacionado corrompe la capacidad del cerebro para descubrir qué canción se está reproduciendo ".
"Demostramos que para utilizar el beneficio de tener muchas células sensoriales, el cerebro debe saber cómo filtrar este ruido correlacionado", dijo Field. Pero el problema es aún más complejo porque la cantidad de ruido correlacionado depende de la cantidadde luz, con más ruido en niveles de luz más bajos como la luz de la luna.
Aparte de ser observaciones difíciles y fascinantes, Field dijo que los hallazgos del estudio apuntan a los desafíos futuros para los ingenieros que esperan replicar la retina en una prótesis o en el tipo de implante neural que Elon Musk ha anunciado.
"Para hacer una prótesis retiniana ideal un ojo biónico, probablemente necesitaría incorporar estas correlaciones de ruido para que el cerebro interprete correctamente las señales que recibe de la prótesis", dijo Field. De manera similar, las computadoras que leen la actividad cerebral deLos implantes neurales probablemente necesitarán tener un modelo de correlaciones de ruido entre neuronas.
Pero no será fácil. Field dijo que los investigadores aún tienen que comprender la estructura de estas correlaciones de ruido en el cerebro.
"Si el cerebro asumiera que el ruido es independiente entre las neuronas, en lugar de tener un modelo preciso de cómo está correlacionado, mostramos que el cerebro sufriría una pérdida catastrófica de información sobre el estímulo", dijo Field.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Duke . Original escrito por Karl Leif Bates. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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