Un grupo de científicos en Estados Unidos ha desarrollado un innovador modelo de Inteligencia Artificial (IA) que imita la forma en que el cerebro procesa la información visual, utilizando datos obtenidos de neuronas de primates. El avance, liderado por el Cold Spring Harbor Laboratory junto con Universidad Carnegie Mellon y Universidad de Princeton, marca un cambio importante frente a los sistemas actuales.
Lo más sorprendente es su tamaño es el modelo es tan compacto que puede enviarse como un archivo adjunto por correo electrónico.
Un modelo inspirado en el cerebro humano
Durante años, el campo de la IA ha buscado replicar el cerebro humano. Mientras los sistemas actuales requieren grandes cantidades de energía, el cerebro realiza tareas complejas con un consumo mínimo, incluso menor al de una bombilla.
Los investigadores centraron su estudio en el sistema visual de los primates, particularmente en el área V4, una región clave para interpretar colores, formas y patrones visuales. Este enfoque permitió comprender cómo el cerebro procesa imágenes de manera rápida y eficiente.
Para lograrlo, utilizaron datos de neuronas de monos macacos, registrando su actividad mientras observaban imágenes naturales. Esta información sirvió como base para construir un modelo capaz de imitar ese comportamiento.
Así funciona este nuevo modelo de la IA
El proceso comenzó con la creación de un sistema de gran tamaño, con aproximadamente 60 millones de parámetros. Este modelo fue diseñado para predecir cómo responde a una neurona específica ante distintos estímulos visuales.
Posteriormente, los científicos lograron reducirlo de forma drástica. Técnicas avanzadas, comprimieron el modelo hasta dejarlo en apenas 10 mil parámetros por red, lo que representa una reducción de hasta 5 mil veces respecto a su tamaño original.
¿Por qué este avance es importante?
Uno de los principales problemas del modelo actual es su alto consumo de recursos. Grandes modelos requieren infraestructura costosa.
Este nuevo modelo demuestra que es posible crear sistemas más pequeños, eficientes y transparentes, sin sacrificar rendimiento. Además, permite entender mejor cómo funciona internamente, algo que suele ser difícil en modelos complejos conocidos como “cajas negras”.
La posibilidad de analizar cada “neurona” de forma individual representa un avance clave para hacer la tecnología más comprensible y confiable.
El impacto de este desarrollo no se limita a la investigación. Sus aplicaciones abarcan desde la mejora de sistemas de visión hasta avances en salud.
En el ámbito médico, ayudará a comprender enfermedades como la Alzheimer. Los científicos plantean que, al entender cómo se comunican las neuronas, en el futuro reconstruir conexiones cerebrales dañadas.
También podría aplicarse en vehículos autónomos, permitiendo sistemas de navegación más precisos y eficientes, así como en dispositivos tecnológicos que requieren procesamiento visual.
TE PODRÍA INTERESAR