Una red de computadoras modelada de cerca en parte del cerebro humano está permitiendo nuevos conocimientos sobre la forma en que nuestros cerebros procesan las imágenes en movimiento, y explica algunas ilusiones ópticas desconcertantes.
Al utilizar décadas de datos de estudios de percepción del movimiento humano, los investigadores han entrenado una red neuronal artificial para estimar la velocidad y la dirección de las secuencias de imágenes.
El nuevo sistema, llamado MotionNet, está diseñado para coincidir estrechamente con las estructuras de procesamiento de movimiento dentro de un cerebro humano. Esto ha permitido a los investigadores explorar características del procesamiento visual humano que no se pueden medir directamente en el cerebro.
Su estudio, publicado en Diario de la visión , utiliza el sistema artificial para describir cómo se combina la información del espacio y el tiempo en nuestro cerebro para producir nuestras percepciones, o percepciones erróneas, de las imágenes en movimiento.
El cerebro se puede engañar fácilmente. Por ejemplo, si hay una mancha negra a la izquierda de una pantalla, que se desvanece mientras aparece una mancha negra a la derecha, "veremos" la mancha moviéndose de izquierda a derecha - estose llama movimiento 'phi'. Pero si el punto que aparece a la derecha es blanco sobre un fondo oscuro, 'vemos' el punto moviéndose de derecha a izquierda, en lo que se conoce como movimiento 'phi inverso'. "
Los investigadores reprodujeron el movimiento phi inverso en el sistema MotionNet y descubrieron que cometía los mismos errores de percepción que un cerebro humano, pero a diferencia de un cerebro humano, pudieron observar de cerca el sistema artificial para ver por qué era así.Encontraron que las neuronas están 'sintonizadas' con la dirección del movimiento, y en MotionNet, 'reverse-phi' activaba neuronas sintonizadas en la dirección opuesta al movimiento real.
El sistema artificial también reveló nueva información sobre esta ilusión común: la velocidad del movimiento de phi inverso se ve afectada por la distancia entre los puntos, al revés de lo que se esperaría. Los puntos 'moviéndose' a una velocidad constante parecenmuévase más rápido si está a una distancia corta, y más lentamente si está a una distancia mayor.
"Sabemos sobre el movimiento de phi inverso durante mucho tiempo, pero el nuevo modelo generó una predicción completamente nueva sobre cómo lo experimentamos, que nadie había visto o probado antes", dijo el Dr. Reuben Rideaux,investigador del Departamento de Psicología de la Universidad de Cambridge y primer autor del estudio.
Los seres humanos son razonablemente buenos para calcular la velocidad y la dirección de un objeto en movimiento con solo mirarlo. Así es como podemos atrapar una pelota, estimar la profundidad o decidir si es seguro cruzar la calle. Para ello, procesamos elcambiando los patrones de luz en una percepción de movimiento, pero aún no se comprenden muchos aspectos de cómo sucede esto.
"Es muy difícil medir directamente lo que sucede dentro del cerebro humano cuando percibimos movimiento; incluso nuestra mejor tecnología médica no puede mostrarnos todo el sistema en funcionamiento. Con MotionNet tenemos acceso completo", dijo Rideaux.
Pensar que las cosas se mueven a una velocidad diferente de lo que realmente son a veces puede tener consecuencias catastróficas. Por ejemplo, las personas tienden a subestimar la rapidez con la que conducen en condiciones de niebla, porque el paisaje más oscuro parece pasar más lento de lo que realmente es..
Los investigadores demostraron en un estudio anterior que las neuronas de nuestro cerebro están sesgadas hacia velocidades lentas, por lo que cuando la visibilidad es baja, tienden a adivinar que los objetos se mueven más lentamente de lo que realmente lo son.
Revelar más sobre la ilusión de phi inverso es solo un ejemplo de la forma en que MotionNet proporciona nuevos conocimientos sobre cómo percibimos el movimiento. Con la confianza de que el sistema artificial está resolviendo problemas visuales de una manera muy similar a los cerebros humanos, los investigadoresEsperamos llenar muchos vacíos en la comprensión actual de cómo funciona esta parte de nuestro cerebro.
Las predicciones de MotionNet deberán validarse en experimentos biológicos, pero los investigadores dicen que saber en qué parte del cerebro enfocarse ahorrará mucho tiempo.
Rideaux y el coautor de su estudio, el Dr. Andrew Welchman, son parte del Adaptive Brain Lab de Cambridge, donde un equipo de investigadores examina los mecanismos cerebrales que subyacen a nuestra capacidad para percibir la estructura del mundo que nos rodea.
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Materiales proporcionado por Universidad de Cambridge . La historia original tiene la licencia a Licencia Creative Commons . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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