La investigación, puesta en marcha por la Universidad de Harvard, intentará modelizar un cerebro de rata desde cero en 5 años.
En los últimos años, ha habido varios anuncios relativos a la fabricación de computadores capaces de funcionar de manera equivalente al cerebro de los mamíferos, pero el gobierno de los Estados Unidos piensa ahora intentarlo desde un nuevo ángulo invirtiendo 28 millones de dólares.
Esa es la cuantía que la IARPA (la institución federal dedicada a la investigación avanzada en proyectos de inteligencia) piensa gastar en un proyecto rompedor de la Universidad de Harvard con el que se pretende ignorar las iniciativas previas en este campo y empezar desde cero. El proyecto, que se desarrollará durante un período de 5 años, pretende construir un modelo virtual de parte del cerebro de una rata que permita identificar el modo en que las neuronas orgánicas trabajar juntas durante los procesos de aprendizaje.
¿El objetivo último? Replicar artificialmente nuestro propio cerebro, claro. Aunque, obviamente, ambos cerebros funcionan de modo muy distinto, podría ser un primer paso para la creación de mapas neuronales que más tarde pudieran aplicarse en el tratamiento a humanos.
En palabras de David Cox, profesor de Harvard y líder del proyecto, “estamos ante una expedición de ingeniería inversa: si tu competidor ha lanzado un producto que resulta ser mucho mejor que el tuyo, puedes comprarlo, abrirlo y tratar de averiguar cómo funciona. En este caso, la empresa de la competencia es la Naturaleza”.
Pero modelizar el cerebro sería sólo la primera etapa del proyecto. Tras ello, los investigadores deberán ponerse a trabajar en algoritmos que reproduzcan el modo en que el cerebro procesa la información, una tarea que resultaría clave en el avance de la Inteligencia Artificial. “Sabemos qué forma tiene el libro, pero lo que necesitamos saber son las palabras que contiene“.
Según Harvard, al finalizar el proyecto éste habrá generado más de un petabyte de información, que posteriormente será puesta a disposición del público.
Vía | Popular Science
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