Para ayudar a investigar el misterio de cómo el cerebro controla el movimiento, los neurocientíficos de Harvard (Estados Unidos) han creado una rata virtual con un cerebro artificial que puede moverse como un roedor real. Todo ello en colaboración con Google DeepMind.
Bence Ölveczky, profesor del Departamento de Biología Organísmica y Evolutiva, dirigió un grupo de investigadores que colaboraron con científicos del laboratorio de inteligencia artificial DeepMind de Google para construir un modelo digital biomecánicamente realista de una rata.
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Utilizando datos de alta resolución grabados de ratas reales, entrenaron una red neuronal artificial (el "cerebro" de la rata virtual) para controlar el cuerpo virtual en un simulador de física llamado MuJoco, donde la gravedad y otras fuerzas están presentes.
En una publicación en ‘Nature’, los investigadores descubrieron que las activaciones en la red de control virtual predecían con precisión la actividad neuronal medida en los cerebros de ratas reales que producían los mismos comportamientos, señala Ölveczky, experto en entrenar ratas (reales) para que aprendan comportamientos complejos con el fin de estudiar sus circuitos neuronales.
La hazaña representa un nuevo enfoque para estudiar cómo el cerebro controla el movimiento, dijo Ölveczky, aprovechando los avances en el aprendizaje por refuerzo profundo y la inteligencia artificial, así como el seguimiento del movimiento en 3D en animales que se comportan libremente.La colaboración fue "fantástica", quiere señalar Ölveczky.
"DeepMind había desarrollado un sistema para entrenar agentes biomecánicos para moverse en entornos complejos. Simplemente no teníamos los recursos para ejecutar simulaciones como esas, para entrenar estas redes".
Trabajar con los investigadores de Harvard fue, además, "una oportunidad realmente emocionante para nosotros", aporta por su parte el coautor y director senior de investigación de Google DeepMind, Matthew Botvinick. "Hemos aprendido mucho del desafío de construir agentes corporeizados: sistemas de IA que no sólo tienen que pensar de manera inteligente, sino que también deben traducir ese pensamiento en acción física en un entorno complejo. Parecía plausible que adoptar este mismo enfoque en un contexto de neurociencia pudiera ser útil para proporcionar conocimientos tanto sobre el comportamiento como sobre la función cerebral".
El estudiante de posgrado Diego Aldarondo trabajó en estrecha colaboración con investigadores de DeepMind para entrenar la red neuronal artificial para implementar lo que se llama modelos de dinámica inversa, que los científicos creen que nuestro cerebro usa para guiar el movimiento. Cuando tomamos una taza de café, por ejemplo, nuestro cerebro calcula rápidamente la trayectoria que debe seguir nuestro brazo y la traduce en órdenes motoras.
De manera similar, basándose en datos de ratas reales, la red recibió una trayectoria de referencia del movimiento deseado y aprendió a producir las fuerzas para generarlo. Esto permitió a la rata virtual imitar una amplia gama de comportamientos, incluso aquellos en los que no había sido entrenada explícitamente.
Estas simulaciones pueden abrir un área sin explotar de la neurociencia virtual en la que animales simulados con IA, entrenados para comportarse como animales reales, proporcionen modelos convenientes y totalmente transparentes para estudiar circuitos neuronales, e incluso cómo dichos circuitos se ven comprometidos en las enfermedades. Si bien el laboratorio de Ölveczky está interesado en cuestiones fundamentales sobre cómo funciona el cerebro, la plataforma podría usarse, por ejemplo, para diseñar mejores sistemas de control robótico.
El siguiente paso podría ser darle autonomía al animal virtual para resolver tareas similares a las que encuentran las ratas reales. "De nuestros experimentos tenemos muchas ideas sobre cómo se resuelven estas tareas y cómo se implementan los algoritmos de aprendizaje que subyacen a la adquisición de comportamientos especializados", continua Ölveczky.
"Queremos empezar a utilizar ratas virtuales para probar estas ideas y ayudar a avanzar en nuestra comprensión de cómo los cerebros reales generan comportamientos complejos".
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