Un equipo de investigadores de la Universidad de Princeton ha desarrollado un modelo matemático que podría redefinir la comprensión del cerebro humano

Estados Unidos.-Tomar decisiones es un proceso cotidiano que abarca desde elecciones simples, como qué ropa ponerse, hasta decisiones complejas, como cambiar de ciudad por trabajo. En ocasiones, estas decisiones se producen de manera casi automática, como cuando una persona esquiva a otra en la calle sin apenas pensarlo. Sin embargo, el mecanismo cerebral que permite este procesamiento rápido sigue siendo un enigma para la ciencia.

Recientemente, un equipo de neurocientíficos de la Universidad de Princeton ha desarrollado un modelo matemático que podría redefinir la comprensión del cerebro humano. Su investigación, publicada en la revista Nature Neuroscience, no solo aporta información clave sobre la toma de decisiones en el ser humano, sino que también podría tener aplicaciones en el desarrollo de inteligencia artificial, optimizando tecnologías como asistentes virtuales y vehículos autónomos.

Un nuevo modelo para entender el cerebro

El estudio ha analizado cómo el córtex prefrontal, la región del cerebro encargada de la cognición avanzada, gestiona múltiples señales sensoriales para tomar decisiones en tiempo real. Como explican desde el Instituto de Neurociencia de Princeton, anteriormente, se sabía que las neuronas de esta zona responden de manera compleja a distintos estímulos, pero los científicos aún no habían logrado entender cómo se integran estas señales para generar respuestas conductuales. Para abordar esta cuestión, los investigadores Christopher Langdon y Tatiana Engel han propuesto un nuevo enfoque matemático, denominado modelo de circuito latente. A diferencia de los modelos previos basados en redes neuronales recurrentes, su propuesta sugiere que un subconjunto reducido de neuronas actúa como una especie de “nodo central”, simplificando la comunicación en el cerebro y permitiendo decisiones más eficientes.

"Fue muy emocionante descubrir un mecanismo interpretable y concreto oculto en una gran red"

Para probar su hipótesis, el equipo aplicó este modelo a redes neuronales entrenadas para realizar tareas de toma de decisiones, similares a las que realiza el cerebro humano. Descubrieron que cuando una pista sensorial era relevante, ciertas neuronas inhibían la actividad de otras para priorizar la información necesaria. "Fue muy emocionante descubrir un mecanismo interpretable y concreto oculto en una gran red", ha señalado Langdon.

Los resultados obtenidos no solo podrían ayudar a comprender mejor trastornos neurológicos como el Alzheimer o el trastorno por déficit de atención, sino que también abren nuevas posibilidades para la mejora de sistemas de inteligencia artificial. Modelos más precisos podrían permitir que tecnologías como Alexa o los coches autónomos procesen la información de manera más eficiente, imitando los procesos cerebrales humanos con mayor fidelidad.

El equipo de investigadores ahora se centra en aplicar este modelo a nuevas tareas de toma de decisiones en entornos controlados para validar su eficacia en distintos contextos. "Mi esperanza es que podamos empezar a buscar estos mecanismos ahora en esos conjuntos de datos", ha afirmado Langdon. A medida que se sigan explorando estos circuitos ocultos, el conocimiento sobre cómo el cerebro organiza la información y ejecuta respuestas podría dar lugar a avances significativos tanto en neurociencia como en tecnología.

Con información de: El Confidencial

CD/AT