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Decodificando el CEREBRO: ¡Creamos un MAPA a partir de la actividad neuronal de una RATA!
Un equipo de científicos ha desarrollado un método innovador llamado BrainSLAM, que permite crear mapas de un entorno utilizando únicamente la actividad neuronal registrada en el cerebro de ratas. Este sistema es el primero en su tipo que logra inferir y visualizar un mapa espacial directamente a partir de grabaciones cerebrales, abriendo nuevas vías para entender cómo los animales y los humanos navegan y toman decisiones.
Para lograrlo, los investigadores utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial, específicamente una red neuronal convolucional, para decodificar la velocidad y la información de familiaridad a partir de la actividad cerebral de las ratas mientras exploraban un laberinto en 2D. Estos datos neuronales, obtenidos de regiones como el hipocampo, la corteza prefrontal y la corteza parietal, alimentaron una arquitectura inspirada en un sistema robótico llamado RatSLAM. El sistema fue capaz de construir representaciones fieles del laberinto mientras seguía la ubicación del animal en tiempo real.
Los resultados muestran mapas gráficos de alta fidelidad que capturan correctamente la forma y la escala del entorno explorado por cada una de las tres ratas del estudio. Este avance no solo expande las capacidades de los algoritmos de mapeo a una nueva modalidad, la actividad cerebral, sino que también promete revolucionar la investigación en neurobiología y el desarrollo de interfaces cerebro-computadora, con posibles aplicaciones en realidad virtual, robótica y asistencia a la navegación.
Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2402.00588
Autores del estudio: Kipp Freud, Nathan Lepora, Matt W. Jones, Cian O'Donnell
Apoyanos en https://www.patreon.com/audioarxiv
Unete en https://discord.gg/vKRmFhg4YQ
#Ciencia de la computación #Neurociencia #InteligenciaArtificial #SLAM #Cerebro #MapasCognitivos
Видео Decodificando el CEREBRO: ¡Creamos un MAPA a partir de la actividad neuronal de una RATA! канала AudioArXiv
Para lograrlo, los investigadores utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial, específicamente una red neuronal convolucional, para decodificar la velocidad y la información de familiaridad a partir de la actividad cerebral de las ratas mientras exploraban un laberinto en 2D. Estos datos neuronales, obtenidos de regiones como el hipocampo, la corteza prefrontal y la corteza parietal, alimentaron una arquitectura inspirada en un sistema robótico llamado RatSLAM. El sistema fue capaz de construir representaciones fieles del laberinto mientras seguía la ubicación del animal en tiempo real.
Los resultados muestran mapas gráficos de alta fidelidad que capturan correctamente la forma y la escala del entorno explorado por cada una de las tres ratas del estudio. Este avance no solo expande las capacidades de los algoritmos de mapeo a una nueva modalidad, la actividad cerebral, sino que también promete revolucionar la investigación en neurobiología y el desarrollo de interfaces cerebro-computadora, con posibles aplicaciones en realidad virtual, robótica y asistencia a la navegación.
Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2402.00588
Autores del estudio: Kipp Freud, Nathan Lepora, Matt W. Jones, Cian O'Donnell
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Информация о видео
24 мая 2026 г. 7:38:56
00:21:22
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