Logran ver a través de los ojos de un ratón al decodificar señales cerebrales

Un equipo de investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) desarrolló con éxito un algoritmo de aprendizaje automático que puede decodificar las señales cerebrales de un ratón y reproducir imágenes de lo que está viendo.

Este avance aún no significa que tipos del gobierno en la sombra puedan leer sus pensamientos de manera encubierta: todavía estamos muy lejos de esa realidad.

Pero es un próximo paso fascinante que potencialmente allana el camino para mejorar la forma en que estudiamos los cerebros humanos y animales, y cómo entendemos las reacciones del cerebro a los estímulos visuales y de otro tipo.

Leer y decodificar la actividad eléctrica que ocurre en el cerebro no es un área nueva de investigación.

En 2011, los científicos de UC Berkeley revelaron que podían generar un video crudo que se parecía extrañamente a varios avances de películas que estaban viendo los sujetos dentro de una máquina de resonancia magnética.

En 2013, investigadores de la Universidad Radboud Nijmegen en los Países Bajos revelaron que pudieron determinar qué letra del alfabeto estaban mirando los sujetos de prueba en función de su actividad cerebral.

La investigación revelada hoy por la EFPL de Suiza se centró en ratones, en lugar de humanos.

A los ratones se les mostró un clip de película en blanco y negro de la década de 1960 de un hombre corriendo hacia un automóvil y luego abriendo la cajuela.

Mientras los ratones miraban el video, los científicos midieron y registraron su actividad cerebral utilizando dos enfoques: sondas de electrodos insertadas en la región de la corteza visual de sus cerebros, así como sondas ópticas para ratones que habían sido modificadas genéticamente para que las neuronas de sus cerebros brillen verde al disparar y transmitir información.

Luego, esos datos se usaron para entrenar un nuevo algoritmo de aprendizaje automático llamado CEBRA.

Cuando luego se aplicó a las señales cerebrales capturadas de un nuevo ratón que miraba el clip de película en blanco y negro por primera vez, el algoritmo CEBRA pudo identificar correctamente los fotogramas específicos que el ratón estaba viendo mientras miraba.

Debido a que CEBRA también se entrenó en ese clip, también pudo generar fotogramas coincidentes que eran una coincidencia casi perfecta, pero con las distorsiones reveladoras ocasionales de las imágenes generadas por IA.

¿Significa esto que un ratón con una sonda cerebral podría usarse como una herramienta de espionaje encubierta, con lecturas cerebrales remotas que se usan para decodificar todo lo que ve? Probablemente no.

Esta investigación involucró una pieza de video muy específica (y corta) con la que el algoritmo de aprendizaje automático también estaba familiarizado.

En su forma actual, CEBRA realmente solo tiene en cuenta la actividad de aproximadamente el 1% de las neuronas en el cerebro de un ratón, por lo que definitivamente hay espacio para mejorar su precisión y capacidades.

La investigación tampoco se trata solo de decodificar lo que ve un cerebro.

Un estudio muestra que CEBRA también se puede usar para “predecir los movimientos del brazo en primates” y “reconstruir las posiciones de las ratas mientras corren libremente por una arena”.

Es una forma potencialmente mucho más precisa de mirar dentro del cerebro y comprender cómo toda la actividad neuronal se correlaciona con lo que se está procesando.

Fuente: Gizmodo