Es posible que dentro de unos años, cuando las carreteras estén llenas de coches autónomos, volvamos la vista atrás y le agradezcamos eso a las ratas y a un equipo de neurocientíficos de la Universidad de Boston.
El mes pasado, Jake Hinman, William Chapman y Michael Hasselmo publicaron un artículo en Nature Communications, reflejando las conclusiones de un estudio, financiado parcialmente por el Departamento de Defensa de los EE.UU., acerca de las células cerebrales de los citados roedores, y que confirmaba la presencia de neuronas capaces de proporcionarles 'mapas personales' de su entorno.
Durante décadas, los científicos han atribuido a un área del cerebro llamada hipocampo la capacidad de almacenar mapas de nuestro entorno, de tal modo que funcionaría a modo de archivador del cerebro, conteniendo ilustraciones de mapas similares a las que aparecen cuando buscamos una ubicación en Google Maps.
Pero algunos científicos propusieron que, para que dichas 'ilustraciones' nos resultaran útiles a la hora de movernos en nuestro entorno, nuestros cerebros debían convertirlas antes al modo 'Street View': es decir, pasar del 2D al 3D, y de la visión objetiva a la subjetiva, proporcionándonos una idea de dónde se ubican los límites y puntos de referencia del mapa en relación con nosotros mismos.
Ahora, los hallazgos de Hinman, Chapman y Hasselmo han permitido aportar las primeras pruebas biológicas de la existencia de este modo 'Street View' mental, al menos dentro del cerebro de las ratas (se cree que los humanos también los poseemos, pero confirmarlo requerirá de nuevas investigaciones).
La cuestión es que dicho 'modo' no ha sido encontrado dentro del hipocampo, sino en un área profunda del cerebro que ayuda a controlar el comportamiento, el llamado 'cuerpo estriado'.
De las ratas de Boston a Fukushima
Los investigadores llevaron a las ratas a un habitación que contenía trozos de dulces situados estratégicamente en el suelo, y recurrieron a electrodos para ver qué ocurría dentro de sus cerebros una vez se lanzaban a la búsqueda de la comida. Ahí descubrieron que, dentro del cuerpo estriado, algunas células (ahora bautizadas como 'células de frontera egocéntricas') iniciaban una gran actividad mientras el animal se guiaba a través de su entorno.
Según explican los investigadores, el papel de estas células es el de ir señalando al resto del cerebro cuándo la rata está a cerca de un obstáculo, o cuando tiene que girar para llegar a su objetivo:
"En función de dónde creas que estás, podrías esperar encontrarte una pared en un lugar determinado. Si no está allí, lo usas para actualizar tus decisiones, pero también actualizas tu representación de dónde te encuentras".
Pero ¿por qué financiaría el Departamento de Defensa estadounidense un estudio de esta clase? Por su potencial aplicación al campo de la IA. Lo explica Hasselmo, autor principal del estudio:
"El objetivo es lograr que los robots puedan navegar más eficientemente en entornos complejos. Es más sencillo tener robots funcionando en almacenes despejados, pero la cosa se complica cuando el robot debe atravesar un terreno irregular, incluso uno que un humano podría fácilmente".
La idea es que el estudio de las células de frontera egocéntricas pueda ayudar un día a replicar en máquinas el modo en que ayudan a orientarse a las ratas. Hasselmo pone de ejemplo los robots autónomos que se perdieron en Fukushima, es las operaciones llevadas a cabo tras la destrucción de la central nuclear (varios quedaron atrapados por obstáculos imprevistos) como uno de los casos en los que este estudio podría haber ayudado.
Pero esta línea de investigación se encuentra aún en sus primeros pasos. Hasta ahora, sólo se ha examinado cómo reaccionan estas células ante la presencia de paredes; en estudios futuros esperan abordar cómo se activan en respuesta a puntos de referencia más dinámicos, como objetos o personas en movimiento. También piensan investigar el comportamiento de estas células en ambientes oscuros donde un ser vivo dispone de menos información visual en la que confiar.
Vía | ScienceDaily
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