Aunque pasamos mucho tiempo en línea hoy en día, transmitiendo música y videos, revisando el correo electrónico y las redes sociales, o leyendo obsesivamente las noticias, pocos de nosotros sabemos acerca de los algoritmos matemáticos que administran cómo se entrega nuestro contenido. Pero decidircómo encaminar la información de manera justa y eficiente a través de un sistema distribuido sin autoridad central era una prioridad para los fundadores de Internet. Ahora, un descubrimiento del Instituto Salk muestra que un algoritmo utilizado para Internet también funciona en el cerebro humano, una visión que mejoranuestra comprensión de las redes neuronales y de ingeniería y, potencialmente, incluso las discapacidades de aprendizaje.
"Los fundadores de Internet pasaron mucho tiempo considerando cómo hacer que la información fluya eficientemente", dice el profesor asistente de Salk Saket Navlakha, coautor del nuevo estudio que aparece en línea en Computación neuronal el 9 de febrero de 2017. "Descubrir que un sistema de ingeniería y uno biológico evolucionado surgen en una solución similar a un problema es realmente interesante".
En el sistema de ingeniería, la solución implica controlar el flujo de información de modo que las rutas no estén obstruidas ni subutilizadas comprobando qué tan congestionada está Internet. Para lograr esto, Internet emplea un algoritmo llamado "aumento aditivo, disminución multiplicativa" AIMD enque su computadora envía un paquete de datos y luego escucha un acuse de recibo del receptor: si el paquete se reconoce rápidamente, la red no se sobrecarga y sus datos pueden transmitirse a través de la red a una velocidad mayor. Con cada paquete sucesivo exitoso,su computadora sabe que es seguro aumentar su velocidad en una unidad, que es la parte de aumento de aditivos, pero si un reconocimiento se retrasa o se pierde, su computadora sabe que hay congestión y disminuye en gran medida, como a la mitad, que esla parte de disminución multiplicativa. De esta manera, los usuarios encuentran gradualmente su "punto óptimo", y se evita la congestión porque los usuarios quitan el pie del acelerador, por así decirlo, comotan pronto como noten una desaceleración.A medida que las computadoras en toda la red utilizan esta estrategia, todo el sistema puede ajustarse continuamente a las condiciones cambiantes, maximizando la eficiencia general.
Navlakha, que desarrolla algoritmos para comprender redes biológicas complejas, se preguntó si el cerebro, con sus miles de millones de neuronas distribuidas, estaba manejando la información de manera similar. Entonces, él y el coautor Jonathan Suen, un estudiante postdoctoral en la Universidad de Duke, se propusieron modelar matemáticamenteactividad neuronal
Debido a que AIMD es uno de varios algoritmos de control de flujo, el dúo decidió modelar otros seis también. Además, analizaron qué modelo combinaba mejor los datos fisiológicos sobre la actividad neuronal de 20 estudios experimentales. En sus modelos, AIMD dio vueltaresultó ser el más eficiente para mantener el flujo de información en movimiento sin problemas, ajustando las tasas de tráfico cada vez que los caminos se congestionaron demasiado. Más interesante, AIMD también resultó explicar mejor lo que les estaba sucediendo a las neuronas experimentalmente.
Resulta que el equivalente neuronal del aumento aditivo se llama potenciación a largo plazo. Ocurre cuando una neurona se dispara muy cerca de otra, lo que fortalece su conexión sináptica y hace que sea un poco más probable que la primera active la segunda en el futuro.El equivalente neuronal de la disminución multiplicativa se produce cuando se invierte la activación de dos neuronas la segunda antes que la primera, lo que debilita su conexión, lo que hace que la primera sea mucho menos probable que desencadene la segunda en el futuro. Esto se llama depresión a largo plazo.la red se debilita o fortalece de acuerdo con esta regla, todo el sistema se adapta y aprende.
"Si bien el cerebro e Internet operan claramente usando mecanismos muy diferentes, ambos usan reglas locales simples que dan lugar a la estabilidad global", dice Suen. "Al principio me sorprendió que las redes neuronales biológicas utilizaran los mismos algoritmos que sus contrapartes de ingeniería,pero, como aprendimos, los requisitos de eficiencia, robustez y simplicidad son comunes tanto para los organismos vivos como para las redes que hemos construido ".
Comprender cómo funciona el sistema en condiciones normales podría ayudar a los neurocientíficos a comprender mejor lo que sucede cuando estos resultados se interrumpen, por ejemplo, en problemas de aprendizaje. "Las variaciones del algoritmo AIMD se usan básicamente en todas las redes de comunicación distribuidas a gran escala", diceNavlakha: "Descubrir que el cerebro usa un algoritmo similar puede no ser solo una coincidencia".
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Materiales proporcionados por Instituto Salk . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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