Un equipo internacional de investigadores (Dartmouth College, MIT y la Universidad Estatal de Nueva York) logró desarrollar un modelo computacional del cerebro basado en principios biológicos. Entre los primeros resultados conseguidos está la capacidad de replicar el aprendizaje visual de animales de laboratorio. Pero el modelo no se basa en datos de animales sino en conexiones neuronales.
Consigue simular perfectamente su sistema de comunicación química y eléctrica, como ocurre entre diferentes regiones del cerebro. En esta zona actúan la corteza, el tronco del encéfalo, el cuerpo estriado y los sistemas modulados por la acetilcolina. Los comportamientos de aprendizaje mostrados son similares a los de los animales por ahora.
Hubo progreso irregular y dinámicas neuronales características, como sincronía beta entre regiones durante las decisiones correctas. También hay un grupo de Neuronas incongruentes, 20% del total.. Su actividad implicó errores en las tareas de categorización. El descubrimiento se confirmó luego analizando datos reales sobre animales; También hay nuevas señales neuronales, nunca antes observadas.
Del modelo neuronal causal a la plataforma biomimética: Identificar errores y la aparición de malas decisiones. Además, será útil para la investigación médica neurológica.
El modelo también presenta detalles a pequeña escala: han sido vistos pares de neuronas excitadoras e inhibidoras importante en las activaciones, incluso si es en competición. A gran escala, las arquitecturas dedicadas a la simulación de cogniciones más complejas. Las neuronas excitadoras reciben información visual a través del glutamato, mientras que las neuronas inhibidoras regulan la actividad de la fuerza en un patrón clásico, resumido en el lema “El ganador se lo lleva todo”. BRONCEARSE es un acrónimo que significa neurona tónicamente activapermite la exploración de acciones y resultados. Se ha descubierto que fortalecer las conexiones entre la corteza y el cuerpo estriado aumenta la coherencia de las decisiones.
El modelo computacional del cerebro así creado se llama plataforma biomimética. Los científicos han logrado no sólo identificar sino definir en qué medida los circuitos neuronales procesan información y cometen errores. La plataforma también puede simular estados patológicos y probar intervenciones neuroterapéuticas en silicio. Un modelo predictivo importante, no sólo por los descubrimientos que aporta sobre el cerebro natural, sino también por los experimentos, en menor medida, y usos clínicos que se derivarán de sus estudios.