Diez años después de las primeras predicciones teóricas, investigadores e investigadoras han demostrado que una neurona biológica aislada puede realizar un cálculo que se creía imposible. Publicados en la revista Scientific Reports, estos trabajos sugieren que utilizar neuronas artificiales más complejas mejoraría la eficiencia de las redes neuronales.
Si las redes neuronales resuelven todo tipo de cálculos, ¿qué puede hacer una neurona aislada? Los modelos vigentes desde hace más de cincuenta años estiman que sus capacidades siguen siendo limitadas, y es sobre este modelo que se han basado las inteligencias artificiales actuales.
Sin embargo, son particularmente consumidoras de energía y poco eficientes en comparación con lo que hace la naturaleza, lo que lleva a algunos científicos a pensar que una neurona tendría en realidad más recursos de lo esperado.
Investigadores e investigadoras del Instituto de electrónica, microelectrónica y nanotecnología (IEMN, CNRS/Univ. de Lille/Univ. Politécnica Hauts-de-France), del Laboratorio de neurociencias cognitivas y computacionales (LNC2, INSERM/ENS - PSL) y del laboratorio Genes, sinapsis y cognición (GSC, CNRS/Instituto Pasteur) han demostrado que una neurona aislada es capaz de realizar más cálculos lógicos de lo que comúnmente se admitía.
Estos pertenecen a la categoría de operaciones linealmente no separables, que los modelos clásicos de neuronas artificiales aisladas no logran resolver. Esta incapacidad podría ser una de las razones de la falta de eficiencia energética de las redes actuales.
En estos trabajos, neuronas biológicas resolvieron por sí solas un problema en el que hay que reaccionar únicamente cuando estímulos excitatorios que codifican formas se asocian con otros que codifican colores. Para hacer calcular las neuronas, estas son estimuladas por un neurotransmisor excitador, el glutamato. Este queda atrapado en jaulas de donde es liberado por haces láser, lo que permite un control preciso de la estimulación de la neurona. Los diferentes lugares donde actúa el glutamato permiten a la neurona realizar la operación deseada. Un electrodo fijado en la neurona permite verificar que se activa cuando las condiciones son correctas, lo que efectivamente logra hacer.
Imagen en microscopía por excitación a dos fotones de una neurona utilizada en el estudio. Los puntos coloreados de las ramas 1 y 2 indican los puntos excitados por glutamato, los de la rama 3 lo son por estimulación eléctrica. La escala es de 20 µm. El elemento blanco grande corresponde a la pipeta que mide la actividad de la neurona.
© Cazé et al.
El equipo del IEMN quiere ahora establecer si neuronas artificiales con esta capacidad formarían redes neuronales artificiales más eficientes.