Una colaboración entre los investigadores de la Universidad de Harvard y DeepMind, la empresa de inteligencia artificial de Google, produjo una simulación de rata con un cerebro artificial capaz de controlar movimientos complicados y coordinados.

Esta tecnología busca entender cómo funciona el cerebro para controlar el movimiento y copiar esos procesos. Según la revista Nature, esto nos acerca a desarrollar una inteligencia artificial que pueda pensar y convertir ese pensamiento en acciones físicas.

¿Cómo funciona esta nueva tecnología?

Los investigadores usan datos de ratas reales para entrenar una red neuronal artificial, logrando que el cerebro virtual envíe los estímulos correctos. 

Esta red controla un cuerpo virtual en un simulador llamado MuJoco, que replica condiciones de gravedad y fuerzas similares al entorno real donde ocurre el movimiento.

Además, según el neurocientífico de Harvard Bence Ölveczky, quien es experto en entrenar ratas reales para aprender comportamientos complejos, en varios experimentos se observó que "el cerebro artificial activaba las mismas redes neuronales de control de movimiento que los cerebros reales de las ratas". 

Ölveczky también destacó la excelente colaboración entre su equipo y DeepMind, mencionando que la empresa había desarrollado un sistema para entrenar agentes biomecánicos en entornos complejos, lo cual fue de gran ayuda ya que su equipo no tenía los recursos para llevar a cabo esas simulaciones.

¿Cómo se logró que una rata artificial imitara a una real?

La colaboración con DeepMind fue fundamental en esta fase del proyecto. Gracias a esta colaboración, pudimos entrenar una red neuronal que no solo puede generar las fuerzas necesarias para varios comportamientos, sino que también puede imitar movimientos para los cuales no fue específicamente entrenada.

Además, esta investigación tiene diversas implicaciones. En primer lugar, proporciona un modelo práctico y transparente para estudiar los circuitos neuronales y su papel en diversas enfermedades neurológicas. Este modelo puede ayudar a entender cómo los fallos en estos circuitos pueden causar enfermedades.

También, esta plataforma abre nuevas oportunidades en el diseño de sistemas de control robótico. Los algoritmos desarrollados podrían usarse para crear robots con movimientos más naturales y sofisticados, aplicables en diversas industrias, desde la manufactura hasta la medicina.

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