La actividad cerebral espontánea—a menudo descartada como ruido de fondo—podría contener una estructura oculta que la inteligencia artificial puede utilizar para descifrar lo que alguien está percibiendo. Un nuevo estudio muestra que el aprendizaje autosupervisado puede extraer información perceptual significativa de horas de datos neuronales en estado de reposo, ofreciendo un camino prometedor para mejorar las interfaces cerebro-computadora.
La investigación
Dirigido por Aleksandr Kovalev y colaboradores de múltiples instituciones, el equipo registró 14.6 horas de actividad multiunitaria espontánea de un arreglo intracortical implantado en la corteza visual primaria (V1) de un participante ciego. Preentrenaron un autoencoder enmascarado—un tipo de IA que aprende a rellenar datos faltantes—con estos datos no etiquetados de estado de reposo, sin ninguna tarea ni estimulación. Sorprendentemente, las representaciones internas del modelo capturaron espontáneamente la organización espacial de V1 y pudieron separar diferentes estados perceptuales, aunque nunca vio ejemplos etiquetados durante el entrenamiento. Para evaluar el valor práctico, aplicaron sondeo lineal: un clasificador de regresión logística sobre las representaciones latentes congeladas. En una tarea psicométrica general, la precisión de decodificación de percepciones alcanzó el 84.1%. En una tarea más difícil de nivel umbral, la precisión llegó al 64.0%.
Por qué es importante
Estos resultados desafían la noción de que la actividad cortical espontánea es mero ruido. En cambio, contiene una rica estructura relevante para la tarea que el aprendizaje autosupervisado puede aprovechar. Para las neuroprótesis clínicas, esto podría ser un gran avance: en lugar de depender de escasos ensayos de percepción etiquetados, los investigadores ahora pueden aprovechar las abundantes grabaciones espontáneas para mejorar el rendimiento de la decodificación. Para cualquier persona interesada en la función cerebral, ilustra que incluso cuando no estamos conscientemente comprometidos, nuestros cerebros vibran con patrones significativos que la IA puede aprender a leer.
Qué puedes hacer
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Fuente: arXiv q-bio.NC
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