\n<\/p>\n
Una IA ha reconstruido la secuencia de cuadros de un video bas\u00e1ndose en la actividad cerebral de los ratones que vieron las im\u00e1genes.<\/p>\n
<\/p>\n
Un sistema de inteligencia artificial ha colocado los cuadros en un video en blanco y negro en un orden casi perfecto en funci\u00f3n de la actividad cerebral de los ratones que vieron el video. El sistema es desarrollado por un investigador de IA. Mackenzie Mathis<\/a> de la Universidad T\u00e9cnica de Lausana y sus colegas. Los resultados han sido publicados en Naturaleza<\/a><\/em>.<\/p>\n Los investigadores utilizaron datos sobre la actividad cerebral de unos cincuenta ratones. Esta actividad cerebral se midi\u00f3 mientras los ratones miraban un video de 30 segundos diez veces. Entrenaron una IA para vincular los datos de las primeras nueve sesiones de visualizaci\u00f3n al video. El video consta de 600 fotogramas y muestra a un hombre corriendo hacia un autom\u00f3vil y abriendo el maletero.<\/p>\n \t\t\t\tLEA TAMBI\u00c9N<\/p>\n \t\t\t\t\tEstas siete ideas de qu\u00edmica van a cambiar el mundo \t\t\t\t\tLas formas qu\u00edmicas cada vez m\u00e1s inteligentes de manipular mol\u00e9culas nos traen todo tipo de progreso. Destacamos siete de los m\u00e1s prometedores…\n\t\t\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n Luego, Mathis y su equipo midieron si su IA pod\u00eda predecir el orden de los cuadros en el video en funci\u00f3n de la actividad cerebral que mostraron los ratones cuando vieron el video por d\u00e9cima vez. En el 95 por ciento de los casos, la IA pudo predecir correctamente qu\u00e9 cuadro miraban los ratones en un segundo.<\/p>\n Otros sistemas de IA que reconstruyen im\u00e1genes a partir de se\u00f1ales cerebrales funcionan mejor si se entrenan con mediciones cerebrales del mismo rat\u00f3n en el que hacen sus predicciones. Para probar si esto tambi\u00e9n se aplicaba a su IA, los investigadores entrenaron el sistema en mediciones cerebrales de ratones individuales. Despu\u00e9s de ese entrenamiento, la IA predijo los cuadros vistos de la pel\u00edcula con una precisi\u00f3n de solo 50 a 75 por ciento. \u201cEntrenar esta IA con datos de m\u00faltiples animales en realidad mejora las predicciones. As\u00ed que no tienes que entrenar a la IA con datos de individuos espec\u00edficos\u201d, dice Mathis.<\/p>\n Al hacer conexiones entre los patrones de actividad cerebral y la informaci\u00f3n visual, el sistema podr\u00eda usarse eventualmente para encontrar formas de provocar sensaciones visuales en personas con discapacidades visuales, dice Mathis. “Puedes imaginar un escenario en el que puedas ayudar a alguien con una discapacidad visual a ver el mundo de maneras interesantes, induciendo la actividad neuronal que les da esa sensaci\u00f3n visual”, dice ella.<\/p>\n<\/p><\/div>\n\n
\n\t\t\t\t<\/h4>\nSensaciones visuales<\/h2>\n