Servicio de Información Comunitario sobre Investigación y Desarrollo - CORDIS

FP7

CEMNET Resultado resumido

Project ID: 629613
Financiado con arreglo a: FP7-PEOPLE
País: España

Un modelo unificado de inferencia perceptiva

Los modelos neurocomputacionales no han logrado aún reproducir o simular la inferencia perceptiva en condiciones naturales. Un equipo de investigadores sufragado por la Unión Europea contribuyó a corregir esta situación con un modelo que contraviene los paradigmas neuronales clásicos de integración de la percepción empleados actualmente.
Un modelo unificado de inferencia perceptiva
En el marco del proyecto CEMNET (A unified framework for perceptual inference in sensory cortices), estos científicos desarrollaron un modelo unificado de percepción denominado «Red de maximización de la entropía restringida» (CEMNet). A diferencia de los modelos neuronales anteriores, este arroja resultados precisos en entornos naturales acordes a los datos sensoriales observados.

El modelo CEMNet consta de un componente teórico y otro experimental. El modelo computacional representa el comportamiento en distintos entornos perceptuales mediante una arquitectura neuronal biológicamente plausible. Para representar el entorno se utilizan unidades específicas que codifican la presencia de determinados rasgos perceptuales y su conjunción. Las unidades condicionantes permiten identificar la hipótesis más probable ante un determinado estímulo sensorial. Los científicos dedujeron además una serie de normas de plasticidad para describir las conexiones entre unidades neuronales.

Para recabar información empírica sobre integración perceptiva, el equipo de CEMNET realizó un experimento con un grupo de personas que debían llevar a cabo una tarea de percepción visual en la que se introdujeron correlaciones. Sirviéndose de sofisticadas técnicas de aprendizaje automático, como el algoritmo esperanza-maximización, los socios examinaron los procesos de integración de los estímulos sensoriales correlacionados empleados por los participantes. Los resultados del experimento concordaban con los obtenidos mediante el modelo CEMNet.

Los ejercicios de simulación confirmaron la capacidad de CEMNet para gestionar entornos complejos y representar eficazmente la inferencia perceptiva. Cabe destacar además que el consorcio de CEMNET logró definir la función de la experiencia en la construcción de categorías perceptivas integradas basadas en estímulos sensoriales para la toma de decisiones.

El modelo CEMNet puede aplicarse al estudio de la percepción y las alteraciones en la misma en personas sanas y con patologías como la esquizofrenia.

Información relacionada

Palabras clave

Modelo, inferencia perceptiva, CEMNET, Red de maximización entrópica condicionada
Número de registro: 190613 / Última actualización el: 2016-11-29
Síganos en: RSS Facebook Twitter YouTube Gestionado por la Oficina de Publicaciones de la UE Arriba