La mosca de la fruta inspira una revolución en la inteligencia artificial

Este desarrollo no solo promete acelerar el estudio de la neurociencia, sino que también podría revolucionar la eficiencia energética de la inteligencia artificial (IA).

Un cerebro pequeño, un gran avance

El cerebro de la mosca de la fruta, diminuto pero increíblemente eficiente, está compuesto por apenas 100,000 neuronas, en contraste con los miles de millones de transistores que requiere una inteligencia artificial moderna. A pesar de su simplicidad, este pequeño cerebro le permite a la mosca volar, caminar, detectar depredadores, aparearse y sobrevivir en su entorno.

Este impresionante rendimiento ha inspirado a los investigadores a preguntarse si las estrategias biológicas que emplea este insecto podrían aplicarse para hacer que las IAs modernas sean más eficientes y menos voraces en el consumo de energía.

Jakob Macke, profesor en la Universidad de Tübingen y uno de los autores del estudio publicado en Nature, destaca: «Es un cerebro pequeño y eficiente en cuanto a energía. Realiza tantas computaciones usando solo una fracción de la energía que necesitan nuestros sistemas de IA actuales.»

El modelo virtual

Este modelo virtual del cerebro fue posible gracias a más de una década de investigación intensa sobre la composición y estructura del cerebro de la mosca de la fruta, gran parte de ella financiada por el Instituto Médico Howard Hughes (HHMI). Ahora cuentan con mapas detallados que muestran cada neurona y cada conexión en el cerebro del insecto.

El equipo, liderado por Srini Turaga en el campus de investigación Janelia de HHMI, y compuesto también por Macke y el candidato a doctorado Janne Lappalainen, se propuso usar estos mapas para crear un modelo computacional que replicara el sistema visual de la mosca de la fruta, el cual comprende la mayor parte del cerebro de este insecto.

El punto de partida fue el connectoma de la mosca, un mapa detallado de las conexiones entre las neuronas. «Eso te dice cómo la información podría fluir de A a B», explica Macke. «Pero no te dice cuál ruta realmente toma el sistema». Para averiguarlo, los científicos crearon versiones virtuales de 64 tipos de neuronas, todas conectadas como en el sistema visual real de la mosca. Luego, entrenaron la red con clips de video que mostraban varios tipos de movimiento.

IA con eficiencia biológica

El objetivo del equipo no era construir el mejor detector de movimiento del mundo, sino entender cómo lo hace la mosca. Con la ayuda de un sistema de inteligencia artificial, observaron cómo respondían las neuronas virtuales a los videos. Los resultados fueron asombrosos: el modelo no solo predijo con precisión cómo reaccionarían las neuronas en la red artificial, sino que también pudo predecir las respuestas de las neuronas reales de moscas que habían visto los mismos videos en estudios anteriores.

Este avance sugiere que algunos de los trucos computacionales del cerebro de la mosca podrían adaptarse para hacer que los sistemas de IA, como ChatGPT, sean mucho más eficientes en términos de consumo de energía. Ben Crowley, neurocientífico computacional del Laboratorio Cold Spring Harbor que no participó en el estudio, afirma que «cuando pensamos en la IA hoy en día, el principal desafío es hacer que estos sistemas sean más eficientes energéticamente. Tomar estrategias del cerebro de la mosca podría ser una forma de lograrlo».

Herramienta para la ciencia del cerebro y la IA

Aunque el artículo que describe el modelo se acaba de publicar, el modelo en sí ha estado disponible durante más de un año, y ya ha sido adoptado por investigadores de todo el mundo. Cowley, cuyo laboratorio estudia cómo responde el cerebro a estímulos externos, comenta: «Estoy usando este modelo en mi propio trabajo. Me ha ayudado a evaluar si las ideas valen la pena ser probadas en un animal».

Este es solo el comienzo. Futuras versiones del modelo irán más allá del sistema visual y abordarán tareas más complejas. “Ahora tenemos un plan para construir modelos de cerebro completos que realicen cálculos interesantes”, dice Macke.

Simulando el cerebro para entenderlo

Comprender el cerebro humano, con sus miles de millones de neuronas interconectadas, es un desafío que ha desconcertado a los científicos durante décadas. La complejidad del cerebro es tal que Macke cree que la única forma de comprenderlo plenamente es mediante la construcción de modelos precisos, simulando el cerebro o partes del cerebro en una computadora.

La idea de utilizar cerebros simulados para estudiar la neurociencia no es nueva, pero los avances recientes en el mapeo neuronal y el poder de cómputo han permitido que los modelos sean cada vez más precisos. Este nuevo modelo de la mosca de la fruta es un ejemplo perfecto de cómo la combinación de datos biológicos detallados y tecnologías avanzadas de simulación puede abrir nuevas vías para la investigación.

El futuro de la IA

El éxito del modelo de la mosca de la fruta podría influir significativamente en el diseño de futuras inteligencias artificiales. La búsqueda de sistemas de IA que sean más eficientes energéticamente es una prioridad en la actualidad, ya que el costo energético y ambiental de mantener estos sistemas se ha vuelto cada vez más evidente. Inspirarse en el cerebro de un insecto para construir mejores inteligencias artificiales podría parecer una idea descabellada, pero los resultados de este estudio muestran que podría ser una estrategia prometedora.

A medida que los investigadores continúan desarrollando este modelo y expandiéndolo a otros aspectos del comportamiento de la mosca de la fruta, es posible que estemos presenciando el inicio de una nueva era en la que las máquinas no solo piensen como humanos, sino también como moscas de la fruta. Y, en este caso, eso sería algo muy bueno.

Fuente: NPR