Un investigador de la Universidad Isabel I descubre una nueva rama de investigación en las redes neuronales

El código neuronal se define como el conjunto de combinaciones de neuronas activadas de una población que representan en el cerebro un conjunto de estímulos. Así, un mismo conjunto de estímulos, podría representarse con diferentes códigos neuronales. Este hecho motivó que el investigador se cuestionara si el uso de diferentes códigos provocaría diferencias en las propiedades y procesos computacionales de las redes neuronales, es decir, en su modelo matemático, una pregunta que hasta ahora no había sido planteada.

Para llevar a cabo su investigación, Miguel Tomé creó un software que le ha permitido realizar experimentos que miden dos características de las redes neuronales con resultados significativos. Por una parte, ha medido el número de ciclos de aprendizaje que precisa una red neuronal para aprender a identificar y clasificar en categorías un conjunto de estímulos visuales. Y, por otro lado, Miguel Tomé también ha medido la capacidad de que una red neuronal no pierda su función, aunque haya neuronas que sean destruidas.

Mediante el software que ha desarrollado, el investigador planteó dos experimentos. En el primero hizo que redes neuronales con distintos códigos neuronales para representar estímulos, aprendieran a reconocer las categorías de estos estímulos. Así, en este experimento, el investigador midió el esfuerzo de las redes neuronales para lograr el aprendizaje. Los resultados revelaron que el proceso de aprendizaje se ve significativamente afectado por el código neuronal.

En el segundo experimento, Miguel Tomé midió cómo esas mismas redes neuronales, conservaban su capacidad de reconocer las categorías que habían aprendido a pesar de que sufrieran daños que destruyeran neuronas de su red. Los resultados obtenidos por el investigador de la Universidad Isabel I evidenciaron que la capacidad de la red neuronal para realizar correctamente su función, a pesar de sufrir daños, estaba también significativamente influida por el tipo de código neuronal que usaba la red neuronal para identificar los estímulos que percibían.

Hasta el momento, se había investigado cómo el código neuronal, la representación en el cerebro como respuesta a un estímulo, puede afectar a la transmisión de información. Pero ninguna investigación había planteado que este código neuronal afectase a las propiedades computacionales de una red neuronal.

Miguel Tomé subraya que «los resultados obtenidos son solo la punta del iceberg, ya que ya que muestran la existencia de una nueva rama de investigación en las redes importante tanto para entender las redes neuronales biológicas como para mejorar las redes neuronales artificiales, con todo lo que este hecho implica en la perfección de la inteligencia artificial.

El investigador de la Universidad Isabel I ha presentado su descubrimiento en el prestigioso congreso internacional IWINAC 2019 (International Work-Conference on the Interplay between Natural and Artificial Computation), celebrado del 3 al 7 de junio en Almería. La octava edición de este encuentro, que tiene una destacada repercusión internacional por su calidad científica, ha seleccionado únicamente 88 artículos de investigación de los casi 1.000 enviados para su evaluación, mostrando así la elevada exigencia en el nivel de las comunicaciones que se hacen públicas en el congreso.