Todos hemos escuchado el dicho de que las personas aprenden a su propio ritmo. Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollado un dispositivo de entrenamiento automatizado y robótico que permite que los ratones aprendan en su tiempo libre. La tecnología permite una mayor investigación en neurociencia al permitir a los investigadoresentrenar a los animales en condiciones más naturales e identificar los mecanismos de cableado del circuito que ocurren durante el aprendizaje
Un equipo de investigación dirigido por la neurocientífica de Carnegie Mellon, Alison Barth, ha utilizado la tecnología automatizada para identificar nuevas vías previamente no identificadas que se activan cuando el cerebro vuelve a cablear sus circuitos en respuesta a la experiencia. Sus hallazgos aparecen en la edición del 17 de julio de neurona .
El laboratorio de Barth se enfoca en comprender el proceso por el cual los circuitos corticales reciben información sensorial y se adaptan a ella para aprender. Comprender el algoritmo que subyace a los cambios en los circuitos de aprendizaje del cerebro tendrá implicaciones importantes para crear sistemas de ingeniería que utilicen el aprendizaje profundo yinteligencia artificial.
"Los circuitos neuronales en la corteza cerebral han tenido 3.500 millones de años para evolucionar para adaptarse perfectamente al aprendizaje de las cosas", dijo Barth, profesor de ciencias biológicas y miembro del Instituto de Neurociencia Carnegie Mellon. "Hay información valiosa sobre lo que sucede".en el cerebro que se puede usar para informar los cálculos que deben cambiar según la experiencia "
Para estudiar mejor cómo cambia el cerebro durante el aprendizaje sensorial, los investigadores construyeron un ejército de dispositivos robóticos automatizados, en un esfuerzo encabezado por Sarah Bernhard, una estudiante universitaria en el Departamento de Ciencias Biológicas de Carnegie Mellon. Estos dispositivos permitieron a los ratones voluntariamenteacercarse a un puerto de agua en su jaula donde recibirían una suave bocanada de aire a sus bigotes seguido de una gota de agua. Si se acercaran al puerto y no sintieran una bocanada de aire, no recibirían una gota definalmente, aprendieron que una bocanada de aire significaba agua y comenzarían a beber cuando la sintieran.
"Era casi como si le hubiéramos hecho la tarea a los ratones. Algunos tomaron 50 intentos de aprender, otros tomaron 400. Algunos aprendieron temprano en la noche, otros aprendieron tarde en la noche. Pero todos aprendieron y aprendieron rápidamente", dijo Barth ".Una cosa que es crítica para el aprendizaje es que debes estar listo para aprender. Este dispositivo permite que los ratones aprendan cuando quieran y a su propio ritmo ".
Descubrieron que cuando usaban el dispositivo, los ratones aprendían de forma rápida e independiente, sin intervención de los investigadores. Como resultado, podían capturar un conjunto de datos más grande que refleja con mayor precisión la diversidad individual en el aprendizaje.
en el neurona estudio, Barth y sus colegas utilizaron el dispositivo robótico para determinar qué vías de aprendizaje sensorial se conservaron en la población, independientemente de cuánto tiempo tomó el aprendizaje. Encontraron algunos resultados sorprendentes.
Las vías que cambiaron más en respuesta al estímulo sensorial, indicando el aprendizaje, no fueron las que esperaban. Se pensaba comúnmente que en el aprendizaje sensorial la información provenía de la piel, viajando rápidamente al neocórtex a través del tálamo. Sin embargo,el equipo de investigación descubrió que esta vía permaneció relativamente sin cambios durante el aprendizaje sensorial, en cambio, se sorprendieron al descubrir que las sinapsis corticales, que respondían a una parte de alto orden y más integradora del tálamo, eran mucho más plásticas.
"Nuestros resultados sugieren que el cerebro mantiene la vía que representa la entrada sensorial rápida, cosas que desea saber con certeza en cualquier situación dada. La vía que es responsable de procesar más información rica en contexto es la que es flexible", Dijo Barth." El cerebro conserva el archivo original pero edita una copia del mismo "
Los resultados proporcionan información sobre el algoritmo que utiliza la neocorteza para reconectarse durante el aprendizaje. Barth planea utilizar este paradigma de entrenamiento para comprender cómo y cuándo diferentes tipos de tareas y recompensas pueden cambiar el cerebro.
La investigación fue financiada por la Beca Presidencial Hillman de la Universidad Carnegie Mellon, la Beca Postdoctoral BrainHub IISC-CMU y los Institutos Nacionales de Salud NS088958.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Carnegie Mellon . Original escrito por Jocelyn Duffy. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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