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Inteligencia artificial reconstruyó un video que era visto por ratones: decodificó sus ondas cerebrales

La IA lograba identificar la imagen con gran aproximación de acuerdo a las ondas cerebrales de los roedores.
La IA lograba identificar la imagen con gran aproximación de acuerdo a las ondas cerebrales de los roedores. | Fuente: Nature

En un nuevo hito, CEBRA pudo mapear la actividad neuronal del ratón mientras veía el video, logrando predecir y reconstruir las imágenes con un éxito del 95 %.

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Investigadores de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) utilizaron una inteligencia artificial para descifrar lo que estaba viendo un grupo de ratones gracias a sus ondas cerebrales.

El caso es otro avance agigantado en el rubro. Solo hace unos días, otra inteligencia artificial logró decodificar en humanos lo que estaban pensando y convertirlo en texto.

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El caso

Los científicos desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial llamada CEBRA que podía interpretar las señales del cerebro del ratón.

Este algoritmo de aprendizaje automático se entrenó para determinar y emparentar cuadros específicos de acuerdo con las ondas cerebrales.

A los roedores se les mostró una película de 1960, en una escena a blanco y negro donde un hombre corre hacia un automóvil. 

De acuerdo al estudio publicado en Nature, CEBRA midió y registró la actividad cerebral del ratón usando sondas de electrodos insertadas en la región de la corteza visual de sus cerebros.

También modificaron genéticamente a los ratones para que sus neuronas brillarán cuando realizaban las sinapsis y pueda ser más sencilla la investigación. 

El resultado

La inteligencia artificial reconstruyó lo que observaba el ratón y el metraje era muy similar al que visualizó el animal. Esto reveló que la IA podía predecir el cuadro correcto en un segundo el 95 % del tiempo.

“Entrenar la IA con datos de varios animales en realidad hace que las predicciones sean más sólidas, por lo que no es necesario entrenar la IA con datos de individuos específicos para que funcione para ellos”, señala el autor del estudio, Mackenzie Mathis.

Además, afirma que esto podría a ayudar a personas con discapacidad visual ya que se podrían generar sensaciones visuales a través de patrones de actividad cerebral. 

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