Los ordenadores, a pesar de toda su capacidad de cálculo, no pueden compararse a lo seres humanos en la capacidad de reconocer patrones o imágenes. Este dilema básico en teoría computacional - porqué las computadoras pueden procesar toneladas de números pero no procesar eficientemente las imágenes - ha dejado perplejos a los científicos durante muchos años.

Ahora, unos investigadores en la universidad estatal de Arizona - Ying-Cheng Lai y Frank Hoppenstaedt - han concebido un modelo que podría ayudar a desvelar algunos de los secretos de cómo los seres humanos procesamos los patrones. El avance se refiere a las redes oscilatorias de memoria asociativa, básicamente la capacidad de ver un patrón, almacenarlo y después recuperarlo cuando se necesita. Un buen ejemplo es el modo en que los humanos podemos reconocer las caras.

Una clave para el reconocimiento de patrones es el uso de las redes oscilatorias de memoria asociativa. Lai ha explicado que el cerebro humano y su uso de neuronas tienen una gran ventaja sobre la memoria informática en el hecho de que emplean sistemas de memoria oscilatoria, sistemas donde los componentes individuales pueden oscilar o cambiar libremente entre estados. En contraste, las memorias digitales funcionan sobre un sistema numérico binario (1 o 0).

En esta área, un avance importante fue el alcanzado en los años 80 por John Hopfield quién desarrolló la 'red Hopfield ' [la red neural asociativa] para ayudar a entender cómo funciona la memoria biológica. Pero la desventaja principal de la red de Hopfield es que, aunque representa cómo trabaja la memoria biológica, emplea unidades de memoria de estado discreto mientras que la mayoría de las unidades biológicas son oscilatorias.

"Nuestro trabajo es la primera demostración de la posibilidad de que las redes oscilatorias tengan la misma capacidad de memoria que la red de Hopfield de estado discreto", ha dicho Lai. "Cuando se inventó la red de Hopfield, se consideró un paso revolucionario para entender cómo trabaja la memoria biológica. Una dificultad con la red de Hopfield es que consiste en unidades (o neuronas artificiales) con dos estados discretos", agregó. "Es por lo tanto deseable estudiar redes oscilatorias, pero esto ha sido una verdadera lucha, pues todo el trabajo previo demuestra que las capacidades de estas redes son muy bajas comparadas con la de la red de Hopfield. En un sentido, nuestro trabajo ayuda a solucionar esta dificultad".

La verdadera rentabilidad en la investigación de Lai podría ser lo que es capaz de proporcionar en términos de investigación básica sobre el cerebro humano en sí mismo. Desarrollando un buen modelo del cerebro humano, se podría reproducir más fielmente la función real del cerebro al razonar, podría ayudar a entender más de su base operacional y cómo se ha convertido en el órgano que hoy es.

"Los sistemas biológicos, tales como células y neuronas, son osciladores," explicó Lai. "Demostrando que las redes oscilatorias pueden tener memorias con alta capacidad es un más paso hacia la comprensión de la memoria biológica. Aunque la red clásica de Hopfield proporciona un mecanismo plausible para la memoria, tiene la desventaja de que está idealizada con respecto a la redes biológicas reales, oscilatorias", agregó. "Esperamos que nuestro trabajo estimule otros estudios sobre el origen de sistemas basados en la memoria sobre una red oscilatoria más realista." >de *ASU advances could provide insight into human's ability to recognize patterns. 11 de mayo, 2004

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