Científicos de Harvard y Google crean un cerebro artificial para controlar una rata virtual

Científicos de la Universidad de Harvard, junto con el laboratorio de inteligencia artificial Google DeepMind, han desarrollado un modelo de rata virtual con un cerebro artificial capaz de imitar movimientos naturales. El modelo se creó para comprender mejor cómo el cerebro controla los movimientos.

Avance en la robótica

La robótica moderna, a pesar de todos sus logros, todavía no puede reproducir los movimientos naturales de animales y humanos. Diego Aldaondo, estudiante de doctorado en Harvard y participante del proyecto, señaló que los problemas principales son tanto de hardware como de software.

Problemas de hardware y software

Aldaondo explicó: "En el lado del hardware, los investigadores enfrentaron dificultades para crear robots con la flexibilidad, resistencia y eficiencia energética, características de los cuerpos de los animales". En el lado del software, los principales obstáculos son el desarrollo de simulaciones físicas efectivas y algoritmos de aprendizaje automático para entrenar controladores que imiten los movimientos humanos.

Simulación y realidad

También existe un problema conocido como la brecha entre la simulación y la realidad, causado por las diferencias entre los simuladores físicos y el mundo real. Esto dificulta la transferencia de los controladores entrenados en simulación a robots reales.

Creación de un modelo virtual de rata

Junto con el profesor Bence Ölveczky del Departamento de Biología Organísmica y Evolutiva, y otros científicos de Harvard y Google DeepMind, Aldaondo desarrolló un modelo digital biomecánicamente realista de una rata.

Colaboración con Google DeepMind

Los investigadores se unieron a Google DeepMind porque la plataforma desarrolló herramientas para entrenar redes neuronales artificiales (RNA) que pueden controlar modelos biomecánicos de animales en simuladores físicos. El equipo utilizó MuJoCo, un simulador de física que modela la gravedad y otras fuerzas físicas, y desarrolló otra plataforma, Motor IMItation and Control (MIMIC), para entrenar a los RNA en el comportamiento de la rata. Para entrenar a los RNA se utilizaron datos de alta resolución registrados de ratas reales.

Importancia para la neurociencia

Aldaondo señaló: "Esto es importante para la neurociencia, ya que permite desarrollar modelos computacionales que reproducen los movimientos de los animales en una simulación física y predicen la estructura de la actividad neuronal que se puede esperar de cerebros reales".

El mundo de la neurociencia virtual

Utilizando RNA, los investigadores pudieron crear modelos dinámicos inversos que, según creen los científicos, nuestro cerebro utiliza para controlar los movimientos del cuerpo y alcanzar el estado deseado.

Aldaondo explicó: "En términos más corporales, se puede imaginar el modelo inverso como la creación de activaciones musculares necesarias para alcanzar una postura deseada, teniendo en cuenta la física del cuerpo. Este concepto es útil para la neurociencia motora, ya que la coordinación de movimientos implica aprender a tener en cuenta las propiedades físicas del cuerpo a través de la experiencia de interactuar con el mundo".

Precisión del modelo

Los datos de ratas reales ayudaron al modelo virtual a aprender las fuerzas necesarias para lograr el movimiento deseado, incluso si no se entrenó específicamente en ellos. Cuando se midió la actividad neuronal tanto en ratas reales como en el modelo virtual, los investigadores descubrieron que el modelo virtual predijo con precisión la actividad neuronal de las ratas reales.

Nuevos horizontes

Esto abre nuevos horizontes en la neurociencia virtual, donde los animales artificialmente creados pueden usarse para estudiar circuitos neuronales y sus alteraciones en enfermedades. Ölveczky, experto en el entrenamiento de ratas en comportamientos complejos, ahora busca utilizar modelos virtuales para resolver problemas que enfrentan las ratas reales.

"Queremos comenzar a usar ratas virtuales para probar estas ideas y ayudar a avanzar en nuestra comprensión de cómo los cerebros reales crean comportamientos complejos", agregó Ölveczky en un comunicado de prensa.

Los resultados de la investigación se publicaron en la revista Nature .