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  • Las redes neuronales artificiales podrían usarse para proporcionar información sobre los sistemas biológicos

    Martin Haesemeyer (izquierda), en los laboratorios de Florian Engert (derecha). Haesemeyer construyó una red neuronal artificial que imitaba casi a la perfección al pez cebra y que tiene el potencial de mejorar la comprensión de la biología. Crédito:Rose Lincoln / Foto de archivo de Harvard

    Enseñar a una computadora a comportarse como un pez cebra no era el objetivo de Martin Haesemeyer.

    De hecho, el investigador asociado en los laboratorios de Florian Engert, profesor de biología molecular y celular, y Alexander Schier, el Profesor Leo Erikson Life Sciences de Biología Molecular y Celular, esperaba construir un sistema que funcionara de manera diferente al pez cebra con miras a comparar cómo ambos procesan la información de temperatura.

    En cambio, lo que obtuvo fue un sistema que imitaba casi a la perfección al pez cebra, y que podría ser una herramienta poderosa para comprender la biología. El trabajo se describe en un artículo del 31 de julio publicado en Neurona .

    "Inicialmente, lo que tenía curiosidad era algún tipo de estudio comparativo, para mirar el pez cebra y algo como Drosophila y ver si sus cerebros hacen esto de la misma manera, ", Dijo Haesemeyer." Y como alternativa más barata que conseguir que otro animal lo haga, Elegí la red neuronal artificial, y me sorprendió que funcionara tan bien ".

    Usando herramientas de software de código abierto, Haesemeyer construyó una red neuronal con una arquitectura diferente a la del cerebro del pez cebra, le dio algunas reglas básicas sobre cómo procesar los cambios de temperatura, y luego le permitió "aprender" cómo hacerlo por sí mismo.

    "Esencialmente, lo que aprende la red es ... una función de filtro para extraer tasas de cambio de un estímulo, "Haesemeyer dijo." Hace lo que cree que es el mejor movimiento, y luego, a medida que cambian las entradas porque está en un lugar diferente, se mueve de nuevo, y comienza a navegar por el gradiente de calor. Y despues de aprender, puede hacerlo bastante bien ".

    Pero no era simplemente la capacidad de la red para navegar lo que interesaba a Haesemeyer, era el hecho de que parecía hacerlo de una manera idéntica al pez.

    "Había dos cosas que miré, ", dijo." La primera fue, a falta de un término mejor, ¿Qué tan bien se compara su comportamiento con el del pez cebra? ¿Sigue reglas similares al pez cebra? Y de hecho lo hace.

    Martin Haesemeyer explica la red neuronal en los Laboratorios de Biología. Crédito:Kris Snibbe / Fotógrafo del personal de Harvard

    "También puedo medir la rapidez con la que integra el estímulo, ", continuó." Ya lo había hecho antes con el pez cebra, y los resultados de la red artificial coinciden, así que, aunque no le dije a la red que debería prestar atención a la temperatura cada medio segundo, que hace el pez, aprendió una habilidad similar ".

    Luego, Haesemeyer comparó la red artificial con los datos de imágenes de todo el cerebro que había recopilado previamente y que mostraban cómo cada célula del cerebro del pez cebra reaccionaba a los estímulos de temperatura. Descubrió que las "neuronas" artificiales mostraban los mismos tipos de células que las que se encuentran en los datos biológicos.

    "Esa fue la primera sorpresa, que en realidad hay un muy buena coincidencia entre la forma en que la red codifica la temperatura y la forma en que los peces codifican la temperatura, ", dijo." Y como una forma de confirmar ese punto un poco más ... una cosa que podemos hacer fácilmente con la red artificial es eliminar ciertos tipos de células. Cuando eliminamos todas las células que se parecen a las del pez, la red ya no puede navegar por el gradiente, así que eso realmente indica que lo que hace que la red haga lo que hace son las células que se parecen a las que se encuentran en los peces ".

    Haesemeyer cree que es posible crear redes artificiales para otros animales. Si esto es, podrían resultar guías importantes para comprender las redes biológicas.

    "Por ejemplo, había un tipo de celda en la red que no había encontrado en el pez, ", dijo." Pero como todo lo demás parecía coincidir tan bien, Pensé que tal vez no lo encontré porque cuando analizas las imágenes de todo el cerebro tienes que hacer ciertas concesiones que dificultan la búsqueda de tipos de células raras. Y resultó que este tipo de célula, que la red predijo y yo no encontré, realmente existe en el pez ".

    Aunque Haesemeyer dijo que duda que llegue el día en que las redes artificiales sean suficientes para comprender comportamientos complejos (las hipótesis siempre deberán ser confirmadas por la biología), cree que las redes pueden servir como herramientas importantes.

    "Si sabe qué preguntas hacer, tendrá que hacer muchos menos experimentos, y podrías obtener respuestas mucho más rápido que ir a cazar con una escopeta en la oscuridad, " él dijo.

    Haesemeyer dijo que el hallazgo también destaca la necesidad de que los investigadores obtengan una comprensión más clara de cómo operan estas redes artificiales.

    "Creo que será más importante e interesante estudiar en general cómo estas redes hacen estas cosas, porque todavía es muy difícil desenredar lo que están haciendo, ", dijo." En este caso, funcionó porque el estímulo de entrada era bastante simple, pero creo que se pueden encontrar avances interesantes en la comprensión de cómo estas redes realizan sus tareas que podrían enseñarnos más sobre nuestro cerebro ".

    Esta historia se publica por cortesía de Harvard Gazette, Periódico oficial de la Universidad de Harvard. Para noticias universitarias adicionales, visite Harvard.edu.




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