En Japón, en 2025, investigadores del Centro RIKEN para la Ciencia del Cerebro (CBS) han logrado un avance en la comprensión de cómo el cerebro simplifica la información sensorial compleja. Taro Toyoizumi y Kensuke Yoshida desarrollaron un modelo biológicamente realista, inspirado en el cerebro de la mosca de la fruta, que podría revolucionar nuestra forma de abordar la inteligencia artificial y el procesamiento de datos.
El cerebro humano está constantemente bombardeado con información de nuestros sentidos. Para evitar la sobrecarga, simplifica estos datos reduciendo su dimensionalidad. Este nuevo modelo imita este proceso, utilizando un algoritmo de incrustación estocástica de vecinos t (t-SNE) adaptado para reflejar las redes neuronales biológicas.
El modelo, que consta de tres capas que reflejan grupos de neuronas en el cerebro de la mosca, replicó con éxito cómo las moscas de la fruta procesan los olores. También incorpora la plasticidad hebbiana dependiente de la dopamina, un elemento clave en la forma en que el cerebro fortalece las conexiones entre las neuronas. Este descubrimiento podría conducir a sistemas de IA más eficientes y versátiles, capaces de manejar datos complejos con mayor facilidad.
"El t-SNE original no es biológicamente plausible: es un método de ingeniería en lugar de una red neuronal", explicó Toyoizumi. "Reescribimos el algoritmo para que imitara una red neuronal biológica". El equipo ahora busca aplicar su modelo a sistemas más complejos, lo que sugiere posibilidades emocionantes para el futuro de la IA y la neurociencia.