Cuando se trata de innovaciones tecnológicas, el mundo académico no puede quedarse atrás. En este caso, el boom de la Inteligencia artificial aplicada a la neurociencia llegó al laboratorio del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i)) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y el CONICET, donde un grupo de científicos logró identificar coincidencias entre procesos fisiológicos y perceptuales que tendrían lugar en los Trastornos del Espectro Autista (TEA), gracias a una investigación realizada con una red de neuronas artificiales.
Este tipo de redes artificiales son modelos computacionales que simulan el funcionamiento de las sinapsis neuronales en el cerebro mediante el uso de algoritmos y distintas fórmulas matemáticas. Para desarrollar este trabajo, los científicos lograron adaptar una red neuronal, que había sido desarrollada previamente con el aporte del investigador argentino Rodrigo Echeveste durante su postdoctorado en el Reino Unido, para hacerla encajar con el comportamiento de la corteza visual primaria de una persona con autismo, cuya percepción suele priorizar levemente la información coyuntural recibida del entorno por sobre la información previa que se adquiere en base a la experiencia. Por esa razón, gran parte de las personas con autismo suele presentar hipersensibilidad ante ciertos estímulos, como las luces brillantes o los ruidos intensos.
En diálogo con el Suplemento Universidad, el doctor en Ciencias Naturales por la Universidad Goethe de Frankfurt, autor de la red neuronal e investigador repatriado del CONICET, Rodrigo Echeveste, consideró que el aporte de este trabajo es “tender puentes” entre la fisiología y la percepción, que son dos formas muy diferentes de describir el TEA, “para ir completando un rompecabezas muy complejo, que es el autismo, del cual todavía hay muchas cosas que no sabemos”.
“Lo que nosotros mostramos con este modelo es que cuando uno genera cambios fisiológicos del tipo que se han observado en autismo la red también empieza a percibir el mundo de esta manera, sobrepasando los estímulos sensoriales y siendo mucho más reactiva a estímulos intensos. Lo que podemos hacer es mostrar que estas dos observaciones –una fisiológica y una teoría perceptual– son consistentes o bien podrían tener una relación causal entre ambas”, explicó Echeveste.
El equipo de trabajo, conformado por Echeveste, Enzo Ferrante, Diego Milone e Inés Samengo, del Instituto Balseiro de Bariloche (UNCUYO-CNEA-CONICET), coincide en que su objetivo a futuro es poder utilizar la inteligencia artificial para trabajar con modelos cada vez más complejos y, de esta manera, pasar de analizar pequeños detalles de la percepción visual a estudiar procesos y tareas cada vez más elaboradas.
Frente al enorme potencial que tienen este tipo de tecnologías en las ciencias duras, Echeveste consideró que es “fundamental que el Estado argentino apueste al desarrollo en tecnologías para no tener que verse obligado a costear si o si productos importados”. Además, sostuvo que es de vital importancia trabajar en el concepto de “justicia algorítmica”, que hace referencia a la necesidad de elaborar “una auditoría de equidad en los resultados, que no ponga en una mejor situación a una persona que a otra simplemente por su sexo o su color de piel, sino que funcione igual para todo el mundo”.
