El modelo, descrito en un artículo publicado en la revista *Psychological Review*, se inspira en la neurociencia teórica, la psicología y la inteligencia artificial. Ofrece un marco integral que no sólo simula cómo el cerebro procesa la memoria secuencial sino que también explica cómo pueden ocurrir errores de memoria.
"Es el primer modelo que reúne las distorsiones de la memoria y los procesos centrales que respaldan la memoria secuencial", dice Mehrdad Jazayeri, profesor asociado en el Departamento de Ciencias Cognitivas y Cerebrales del MIT y el Instituto Picower para el Aprendizaje y la Memoria. "Puede proporcionar nuevos conocimientos para comprender los déficits cognitivos en los trastornos psiquiátricos en los que se sabe que la memoria secuencial está deteriorada".
La memoria secuencial es fundamental para las actividades cotidianas, como recordar una lista de artículos del supermercado o los pasos de una receta. Está estrechamente relacionado con nuestro sentido del tiempo y nuestra capacidad para navegar por el mundo.
El nuevo modelo captura dos procesos centrales que se cree respaldan la memoria secuencial:la capacidad de predecir los próximos elementos en una secuencia y la capacidad de recordar el orden de los elementos en una secuencia.
Para lograr estos procesos, las "células cerebrales" del modelo (unidades matemáticas que representan neuronas) tienen varias capas de interconexión, lo que refleja la arquitectura jerárquica de las regiones del cerebro involucradas en la memoria. El modelo también incluye mecanismos para representar el tiempo, aprender de experiencias pasadas y cometer errores.
Los investigadores probaron el modelo comparando su rendimiento con datos de la memoria humana en diferentes tareas de memoria secuenciales. Los resultados mostraron que el modelo capturó con precisión el desempeño humano, no sólo en términos de respuestas correctas sino también en los tipos de errores que cometieron las personas.
"Durante mucho tiempo se ha pensado que la memoria secuencial implica predicción, pero nuestro modelo es uno de los primeros marcos cuantitativos que muestra explícitamente cómo la predicción contribuye a las distorsiones y errores de la memoria", dice el autor principal Mohammad Amin-Nouri, científico investigador del Departamento de Cerebro y ciencias cognitivas.
Por ejemplo, el modelo predice que es más probable que las personas confundan un elemento con un elemento adyacente en la secuencia debido a fuertes señales predictivas entre elementos cercanos. También explica cómo nuestras expectativas sobre el orden de los elementos pueden influir en nuestra memoria de la secuencia.
Los investigadores creen que el nuevo modelo podría usarse para desarrollar herramientas para evaluar los déficits de memoria en los trastornos psiquiátricos y para guiar el desarrollo de intervenciones de rehabilitación cognitiva.
"Podríamos utilizar este modelo para identificar procesos de memoria específicos que se ven afectados en diferentes trastornos psiquiátricos", dice Amin-Nouri. "Esto podría ayudarnos a comprender las raíces cognitivas de estos trastornos y diseñar tratamientos específicos para mejorar el funcionamiento de la memoria".
Los investigadores planean perfeccionar aún más el modelo incorporando procesos cognitivos adicionales, como la atención, y comparándolo con datos de imágenes cerebrales para obtener una comprensión más profunda de los mecanismos neuronales de la memoria secuencial.
