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Eduardo Sánchez Vila: Semana do Cerebro. Modelos computacionales del cerebro


IBM está utilizando uno de sus supercomputadores de última generación,  Blue Gene, para descifrar los enigmas del cerebro. El proyecto, realizado en colaboración con el equipo investigador de Henry Markram de la Escuela Politécnica Federal de Lausanne en Suiza, consiste es crear un modelo realista de la neocorteza, la parte del cerebro responsable del lenguaje, el aprendizaje y la memoria. Esto permitirá realizar simulaciones y conocer en cada momento qué ocurre en cada neurona y en cada sinapsis.

¿Y para qué sirve simular un modelo del cerebro con un supercomputador? El objetivo no es, aunque pueda parecer, intentar crear inteligencia artificial construyendo un  cerebro de silicio. No. El objetivo consiste en utilizar las posibilidades de la simulación por computador, como ya es habitual en campos como la aeronáutica o la meteorología, para probar teorías y poder predecir el funcionamiento del cerebro. En este sentido, el computador se utiliza como una técnica más para entender los circuitos neuronales, que se suma a las tradicionales como la electrofisiología, la neuroquímica, etc.

Las simulaciones por computador tienen muchas ventajas, entre ellas que permiten realizar pruebas con neuronas y circuitos neuronales virtuales sin tener que realizar experimentos con sujetos animales. Además, podemos saber cómo están funcionando internamente miles de neuronas a la vez, aspecto éste imposible de conseguir con registros sobre cerebros reales. Con un modelo del cerebro y un buen computador, disponemos de un eficaz laboratorio virtual para poder realizar un sinfín de experimentos ante diferentes estímulos y situaciones. Los resultados obtenidos pueden interpretarse como predicciones que podrán comprobarse posteriormente con registros de neuronas reales obtenidos en similares condiciones.

Entender cómo funciona el cerebro y sus circuitos neuronales tiene múltiples aplicaciones. Algunas son directas, como los que afectan directamente al campo de la medicina y el tratamiento de enfermedades como el autismo, esquizofrenia, depresión, alzheimer, parkinson, etc. Otras benefician a campos un tanto alejados de la neurociencia, como las ciencias de la computación o las ingenierías, que se nutren de los últimos avances para desarrollar nuevas tipos de sensores, interfaces para controlar ordenadores y dispositivos con el pensamiento, o máquinas con comportamientos más o menos inteligentes.

Aunque se han producido grandes avances en la neurociencia gracias a la introducción de técnicas experimentales cada vez más sofisticadas y la utilización del computador para diseñar nuevos experimentos y simular el funcionamiento de las neuronas, aún queda mucho por hacer para entender los circuitos neuronales. En mi opinión, los avances significativos no serán un producto tanto de la utilización de nuevas técnicas, como de la introducción de nuevas ideas y teorías acerca de cómo funciona un sistema tan complejo como el cerebro. En el campo de la tecnología, se sabe que la mejor forma para entender un sistema es partiendo de la experiencia en el diseño y la construcción de sistemas similares. Quizá entonces para entender a un diseñador tan sofisticado como la evolución, no nos quede otro camino que evolucionar, también nosotros, de investigadores a investigadores/diseñadores de sistemas complejos.

Enlaces relacionados:
http://www.usc.es/neurosci/
http://www.dana.org/edab/baw/index_es.cfm
http://www.dxid.org/semanadocerebro

Eduardo Sánchez Vila:

Departamento de Electrónica e Computación da Facultade de Físicas