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María RibesLuisa AchaerandioBorja TosarIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor Socasimpulsos neuronales artificiales ignacio crespográfica rectangular subida bajada neuronalamplitud frecuencia impulsos neurona naturalneuronas del cerebro dientes de sierraimitación del cerebro eficiencia energéticadespolarización neuronal patrón dientes de sierracircuito imita periodo refractario neuronasosciladores persson-anson simulan latencia neuronalinvestigación circuitos propiedades membrana neuronalIgnacio Cresponeuronas de Purkinjeoscilador de Persson-Anson
Amplitud frecuencia impulsos neurona natural
Con
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Ignacio Crespo describe las características de los impulsos neuronales artificiales creados con otros materiales más sencillos.
…se parezca más Más, al menos, a cómo se dispara una neurona. Y esto ya es una cuestión que algunos críticos dirán que es puramente estética. Voy a intentar contarla muy fácil. Cuando se hacían neuronas artificiales con otros materiales más sencillos, Lo que vemos es que cuando la neurona dispara, la gráfica es una meseta, con una subida perfectamente vertical, rectangular prácticamente; esa subida y esa bajada, y ya está. Y había trenes de impulsos que podías hacer uno detrás de otro, en función de la amplitud y de la frecuencia, pues podías estimular unas neuronas naturales cuando lo conectabas con el cerebro u otras. Bueno, eso está muy bien. Pero ellos decían: el cerebro realmente, si yo mido cómo se despolariza la neurona, no veo esta subida abrupta, esta meseta perfectamente plana y esta bajada. Veo como dientes de sierra. Y aquí viene lo que son posiblemente especulaciones: si consigo hacerlo con dientes de sierra será más eficiente. De nuevo, por imitación del cerebro. Si el cerebro es eficiente y lo imito en todo, pues igual lo consigo. No está claro. Ellos dicen puede que sí y no hacen el paso de vamos a comprobarlo. Dicen vamos a intentar imitarlo. Ya veremos si sí y si no, pero vamos a intentar imitarlo, que es nuestro objetivo con este material entre dos láminas de grafeno conectado en El circuito y en realidad de forma un poquito más compleja porque lo que tienen es un circuito que junta estos materiales que he dicho y le llaman oscilador, pero lo acoplan a un segundo para que además tenga otra propiedad que comparte con nuestras neuronas, que es el periodo refractario. Una neurona, una vez dispara, no puede volver a disparar por lo general inmediatamente, necesita un tiempo para acumular por las propiedades que tiene la membrana; pues con esta combinación de dos osciladores, o así por resumir porque no le llaman oscilador a los dos por separado, pero bueno, sería eso, un oscilador de Persson-Anson, se comportaría con esta latencia. Entonces, bueno, la idea es interesante, configuran todo esto, utilizan el disulfuro de molibde, lo prueban y efectivamente el registro eléctrico que hacen se parece mucho y pueden además, cambiando algunas variables, conseguir esos tres niveles de…
Significado #1 · Palabras #1
Ignacio Crespo explica cómo comenzó la investigación sobre la inteligencia artificial y la arquitectura del cerebro, mencionando el modelo matemático del funcionamiento de la membrana neuronal.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #19modelo matemático membrana neuronalimpulsos eléctricos superficie neuronalintercambio de iones neurona…vamos a aprender del cerebro para construir nuestros sistemas y vamos tal vez a intentar arrojar luz con nuestros sistemas sobre cómo funciona el cerebro. Eso es una propuesta que lleva décadas arrojando, bueno, menos que más resultados, pero ha hecho cosas. Y esto empezó con un modelo matemático del funcionamiento de la membrana de una neurona. Esas células que componen la mitad de nuestro cerebro, vamos a decirlo así porque hay otras células, y que son capaces de transmitir de manera muy eficiente impulsos eléctricos por su superficie, luego liberan sustancias químicas que van a la siguiente neurona y se propagan de esa forma. Bueno, pues la manera en la que se comporta esa membrana se debe a un intercambio de iones cargados eléctricamente entre el exterior y el interior. Pues llega un momento, Hawking y Huxley, son dos científicos muy conocidos de familias elitistas británicas, por supuesto; si os suenan sus apellidos, por supuesto que son de los Hawking y Huxley, que os puedan sonar de todas las cosas, son esos, o sea, el…
Ignacio Crespo explica cómo la combinación en capas de una neurona artificial abstracta dio lugar a las primeras inteligencias artificiales, estableciendo un paralelismo con las redes neuronales naturales del cerebro.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #13 · Palabras #2neurona artificial abstracta en capasredes neuronales naturales del cerebrointegración de impulsos entre neuronasumbral de despolarización neuronalneuronas inhibidoras y estímulomodelos iniciales neuronas artificialesaprendizaje análogo a cerebrosredes neuronales conocimiento limitadoarquitecturas redes convolucionarias…de una neurona, una neurona más o menos, que era capaz de recibir una información, integrarla de hecho de distintos inputs, como que juntaba esos estímulos en su cuerpo, vamos a imaginarlo así, y luego daba una respuesta. Y a esto le llamaron perceptrón. Esta neurona artificial abstracta, combinándola por capas, pues teníamos unas primeras inteligencias artificiales; podríamos pensar en cuanto a que, bueno, se relacionaban de forma similar a las redes neuronales naturales que hay en nuestro cerebro. Muchas neuronas que se comunican entre ellas y que hacen dos cosas: integran impulsos, esto es que una neurona recibe impulsos de distintas neuronas y luego dan una respuesta. ¿Cuándo? Cuando el estímulo que han integrado, sumado de las distintas neuronas, supera un umbral. Si entre todas superan determinado umbral, yo disparo, me despolarizo, que es como se llama. Entonces, esto puede ser para estimular otras neuronas o puede ser con neuronas inhibidoras. Neuronas inhibidoras son aquellas que si reciben suficiente estímulo de otras neuronas, el impulso que comunican no es para activar. otras neuronas, es para inhibirlas. Ahí ya vemos un mundo, en este punto sí que es muy interesante como los modelos representaban bien lo poco que sabíamos sobre estas redes neuronales, como se desarrollaron algunos sistemas de aprendizaje, como creíamos que aprendían estas redes y era análogo a como podían aprender las redes naturales en los cerebros, hasta aquí muy bien, pero tiene sus límites y aunque ha inspirado los sistemas naturales, algunas arquitecturas interesantes como redes convolucionarias Convolucionales, no sé por qué Convulón me estaba sonando mal, pero sí basándose en... Convoluc, de convolución, convoluc, convoluc. Eso es lo que me estaba pasando: redes convolucionales, inspiradas en la arquitectura que tienen nuestras áreas visuales…
Ignacio Crespo explica las características de las neuronas de Purkinje, encontradas principalmente en el cerebelo, que presentan un comportamiento distinto al de las neuronas más simples.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #9 · Palabras #10neuronas de purkinje en el cerebelodisparo constante de neuronas de purkinjeinhibición de neuronas por impulso…tres niveles de complejidad y el primer nivel de complejidad es el más sencillo. Integran la información y disparan. Le das la información con las neuronas previas, la suma y dispara. Punto. Una vez. Pero hay un segundo nivel de complejidad que no está. en estas neuronas, este estilo, que hay algunas en nuestro cerebro que se comportan así, sino en las neuronas, por ejemplo, de Purkinje, que están sobre todo en el cerebelo. Estas neuronas lo que tienen es que son capaces de, una vez las estímulos, bueno, realmente de forma constante, incluso sin estímulo externo, están disparando trenes de estímulos hasta que reciben suficiente impulso otras neuronas y entonces se inhiben, vamos a decirlo de esa forma. Pero tienen un comportamiento diferente, se disparan de otra forma. Y un tercero, que no es ni integran información y disparan una vez, ni disparan de forma constante por defecto, sino que disparan por ráfagas. Pero eso ya requiere una complejidad que, bueno, pues en este artículo plantean que no se había conseguido de esta…
Ignacio Crespo describe las características de los impulsos neuronales artificiales creados con otros materiales más sencillos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #1 · Palabras #1impulsos neuronales artificiales ignacio crespográfica rectangular subida bajada neuronalamplitud frecuencia impulsos neurona naturalneuronas del cerebro dientes de sierraimitación del cerebro eficiencia energéticadespolarización neuronal patrón dientes de sierracircuito imita periodo refractario neuronasosciladores persson-anson simulan latencia neuronalinvestigación circuitos propiedades membrana neuronal…se parezca más Más, al menos, a cómo se dispara una neurona. Y esto ya es una cuestión que algunos críticos dirán que es puramente estética. Voy a intentar contarla muy fácil. Cuando se hacían neuronas artificiales con otros materiales más sencillos, Lo que vemos es que cuando la neurona dispara, la gráfica es una meseta, con una subida perfectamente vertical, rectangular prácticamente; esa subida y esa bajada, y ya está. Y había trenes de impulsos que podías hacer uno detrás de otro, en función de la amplitud y de la frecuencia, pues podías estimular unas neuronas naturales cuando lo conectabas con el cerebro u otras. Bueno, eso está muy bien. Pero ellos decían: el cerebro realmente, si yo mido cómo se despolariza la neurona, no veo esta subida abrupta, esta meseta perfectamente plana y esta bajada. Veo como dientes de sierra. Y aquí viene lo que son posiblemente especulaciones: si consigo hacerlo con dientes de sierra será más eficiente. De nuevo, por imitación del cerebro. Si el cerebro es eficiente y lo imito en todo, pues igual lo consigo. No está claro. Ellos dicen puede que sí y no hacen el paso de vamos a comprobarlo. Dicen vamos a intentar imitarlo. Ya veremos si sí y si no, pero vamos a intentar imitarlo, que es nuestro objetivo con este material entre dos láminas de grafeno conectado en El circuito y en realidad de forma un poquito más compleja porque lo que tienen es un circuito que junta estos materiales que he dicho y le llaman oscilador, pero lo acoplan a un segundo para que además tenga otra propiedad que comparte con nuestras neuronas, que es el periodo refractario. Una neurona, una vez dispara, no puede volver a disparar por lo general inmediatamente, necesita un tiempo para acumular por las propiedades que tiene la membrana; pues con esta combinación de dos osciladores, o así por resumir porque no le llaman oscilador a los dos por separado, pero bueno, sería eso, un oscilador de Persson-Anson, se comportaría con esta latencia. Entonces, bueno, la idea es interesante, configuran todo esto, utilizan el disulfuro de molibde, lo prueban y efectivamente el registro eléctrico que hacen se parece mucho y pueden además, cambiando algunas variables, conseguir esos tres niveles de…
Ignacio Crespo confirma que han logrado estimular neuronas naturales con una neurona artificial, lo que indica alta eficiencia y se relaciona con estrategias previamente mencionadas.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #5neurona artificial estimula neuronas naturaleseficiencia alta de la neurona artificialignacio crespo confirma estrategia neuronal…ser un poco criticable pudiendo tener más variabilidad, pero bueno, cogen 14 cortes en total y los mantienen funcionales; no voy a decir vivos, que eso es un poco tal vez controvertido, pero funcionales, y los estimulan a través de este sistema y dicen: ¡eh! Confirmado, conseguimos estimular las neuronas naturales con esta neurona artificial. Eso significa que es tremendamente eficiente. Bueno, esto ya se hacía; lo que pasa es que la estrategia que están siguiendo ellos es interesante por otras cosas que no hemos nombrado a pesar de que eran principales en el título, como por ejemplo que esta neurona. Está impresa, esta neurona una de las cosas buenas que tiene es que es flexible, que está impresa con un aerosol, digamos imaginarlo así, capas sobre capas y que además frente a otros compuestos que se han utilizado para tener también esta propiedad de cuando…
Ignacio Crespo reflexiona sobre las limitaciones de los materiales utilizados para simular neuronas, señalando la sensibilidad de estas a factores como la temperatura y la falta de oxígeno.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #3neuronas sensibles a altas temperaturasondas rectangulares activación nerviosaeficiencia ondas morfología rectangularignacio crespo simulación de neuronas…de este disulfuro de molibdeno, aquellos por los que se transmite la corriente en los momentos de la despolarización del disparo, pueden ser bastante más altos lógicamente que los que tiene un cerebro humano funcional y el cerebro además es muy sensible. A las altas temperaturas. Las neuronas son sensibles a todo: a falta de oxígeno, a las altas temperaturas; con lo que, bueno, todo eso habría que verlo. Y es cierto que unas ondas con la misma amplitud y la misma frecuencia, pero de morfología rectangular, como esas que decíamos que hacen otros dispositivos, hasta donde sabemos también son eficientes, activando el tejido nervioso de un cerebro, de un nervio. Así que, bueno, ahí se plantean dudas. Lo que me ha parecido curioso es la estrategia, porque hasta aquí he contado un poco lo que buscaban, lo que han hecho, pero hay un punto clave de por qué han elegido realmente este sistema y es que aprovechan la suciedad de un procedimiento que creían que no…