Cientistas canadenses modelaram uma rede neural modelada no cérebro humano. Ela lidou com tarefas cognitivas de forma mais flexível e eficiente do que os sistemas tradicionais.
Os autores do projeto são cientistas do Montreal Neurological Institute-Hospital e do Quebec Institute for Artificial Intelligence. Eles conduziram um estudo detalhado de dados de imagens de ressonância magnética em um grande repositório de Open Science, reconstruíram padrões de conexões cerebrais e projetaram uma rede neural baseada neles. O resultado é um sistema de módulos de E / S que realmente se assemelha a um cérebro biológico. Para testar o desempenho do sistema, uma tarefa cognitiva relacionada à memória foi definida. Não estamos falando de registro de dados bit a bit, mas de interpretar a informação recebida e assimilá-la como conhecimento – seguindo o modelo do cérebro humano. Em seguida, os pesquisadores monitoraram o funcionamento do sistema.
Os autores do projeto têm certeza de que ele é único por duas razões. Trabalhos anteriores sobre conexões cerebrais (conectômica) envolveram a descrição da organização da estrutura do cérebro sem levar em conta como o processo de computação é realizado e as funções básicas realizadas. Além disso, as redes neurais modernas tradicionais têm uma estrutura arbitrária, nem sempre ligada a modelos de organização das conexões cerebrais. Portanto, ao integrar a conectômica do cérebro na arquitetura de uma rede neural, os autores do estudo esperavam obter informações adicionais sobre a implementação fisiológica de processos cognitivos no cérebro, a fim de derivar novos princípios para projetar redes neurais com base nesses dados.
Como resultado, descobriu-se que uma rede neural construída no modelo de conexões do cérebro humano – uma rede neural neuromórfica – executa tarefas cognitivas relacionadas à memória de forma mais flexível e eficiente do que análogos baseados na arquitetura arbitrária tradicional.
«O projeto combina duas disciplinas científicas poderosas. A neurologia e a inteligência artificial têm raízes comuns, mas recentemente divergem. O uso de redes neurais artificiais nos ajudará a entender como a estrutura do cérebro garante a implementação de suas funções. Por sua vez, o uso de dados empíricos para criar redes neurais abrirá princípios de design para a criação de uma inteligência artificial melhor. Dessa forma, essas áreas se ajudarão e enriquecerão nossa compreensão do cérebro ”, comentou um de seus autores, Bratislav Misic.
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