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María RibesLuisa AchaerandioBorja TosarIgnacio CrespoFrancis VillatoroHéctor Socasmodelo matemático membrana neuronalperceptrón inspirado canales iónicosneurona computacional recibe informaciónneurona artificial abstracta en capasredes neuronales naturales del cerebrointegración de impulsos entre neuronasumbral de despolarización neuronalneuronas inhibidoras y estímuloIgnacio CrespoPerceptrónStephen HawkingAldous HuxleyDarwinneuronas de PurkinjeNeuronaMembrana neuronalCanales iónicosImpulso eléctrico
Integración de impulsos entre Neuronas
Con
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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.
…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 Bulldog de Darwin, el del linfoma de Hawking, están ahí todos. En cualquier caso hicieron un modelo muy interesante donde tenían en cuenta esos canales iónicos y eso inspiró que después se intentara abstraer en un modelo computacional 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…
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 CrespoSignificado #20 · Palabras #9modelo 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 #1 · Palabras #1modelo matemático membrana neuronalperceptrón inspirado canales iónicosneurona computacional recibe informaciónneurona artificial abstracta en capasredes neuronales naturales del cerebrointegración de impulsos entre neuronasumbral de despolarización neuronalneuronas inhibidoras y estímulo…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 Bulldog de Darwin, el del linfoma de Hawking, están ahí todos. En cualquier caso hicieron un modelo muy interesante donde tenían en cuenta esos canales iónicos y eso inspiró que después se intentara abstraer en un modelo computacional 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…
Ignacio Crespo explica cómo un artículo ha encontrado una forma de crear pequeñas neuronas artificiales para componer nuevos chips neuromórficos, destacando una propiedad que estos tienen en común con la activación real de las neuronas.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #3 · Palabras #7neuronas artificiales chips neuromórficosperceptrones activación real neuronasartículo ignacio crespo niveles complejidadneuronas de purkinje en el cerebelodisparo constante de neuronas de purkinjeinhibición de neuronas por impulsochips neuromórficos simulan neuronasráfagas de disparo en neuronas artificialesinvestigadores logran complejidad chips neuromórficoseficiencia cerebro para nuevos chips…memoria a corto plazo, siempre hablamos de los hipocampos pero se almacena memoria también en la corteza cerebral, memoria motora en zonas relacionadas con el control motor. Hay ese solapamiento. Así que los chips neuromórficos en cierto modo intentan hacer Esto utilizando distintas estrategias. Pero ahora entraremos un poco en cuál es la que tienen en común con este artículo. Este artículo lo que dice es: hemos encontrado una forma de crear pequeñas neuronas artificiales que sumadas podrían componer nuevos chips neuromórficos que tienen una propiedad, y por eso le llaman neuronas artificiales, que no tendrían estos perceptrones y que se parece más a cómo se activan realmente las neuronas. Porque ese perceptrón hace algo tremendamente básico. De hecho, en el artículo lo comentan como si hubiera 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 manera hasta ahora y que ellos sí lo han logrado. esto está muy bien, esto es muy interesante y realmente podría ser clave para desarrollar sistemas que se comuniquen con nuestro cerebro que aprovechen la eficiencia de nuestro cerebro para diseñar estos nuevos chips neuromórficos pero no lo son todavía no lo son y eso es importante subrayarlo así que ¿qué hacen aquí? Yo aquí he tenido que buscar cosas porque la verdad es que se escapaba de lo que normalmente se ve. De hecho está publicado, no lo he dicho, en Nature Nanotechnology, no en una revista generalista ni en una revista dedicada a neurociencia, sino…
Ignacio Crespo describe las características de los impulsos neuronales artificiales creados con otros materiales más sencillos.
Habla: Ignacio CrespoSignificado #2 · Palabras #2impulsos neuronales artificiales ignacio crespográfica rectangular subida bajada neuronalamplitud frecuencia impulsos neurona natural…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…
Ignacio Crespo recuerda que las membranas neuronales son mucho más complejas que los circuitos electrónicos que imitan su funcionamiento.
Habla: Ignacio CrespoPalabras #10membranas neuronales circuitos electrónicoscanales iónicos superficie neuronalgeometría membrana impulso eléctrico…otro misma frecuencia, consiguen también esas ráfagas y además con un sistema que es relativamente sencillo porque no requieres una complejidad enorme en el circuito para que se comporte de una manera tan compleja y tan análoga a la membrana de una neurona. Recordemos que la membrana de una neurona es muchísimo más compleja que todo esto; no solamente tiene una cantidad incontable de canales iónicos en su superficie, sino que la propia geometría de esa membrana afecta a cómo se propaga el impulso eléctrico por ella. Así que tengamos en cuenta eso, la gran cantidad de conexiones que establecen entre sí y todos esos factores. Pero bueno, lo hacen, más o menos les sale esta simplificación. Y deciden llevarlo un paso más allá. Ellos cogen células de Purkinje, que son estas células del cerebelo que estábamos contando: unas células que tienen neuronas con una grandísima cantidad de conexiones con otras. Siempre en un mismo plano, eso es muy…
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 #16neurona 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…