IA y neurociencia: un nuevo enfoque para el procesamiento inteligente de datos

Un equipo del Instituto de Industria (IDEI) de la Universidad Nacional de General Sarmiento (UNGS) desarrolla un algoritmo basado en inteligencia artificial que busca imitar el funcionamiento del cerebro humano para optimizar el procesamiento de datos en redes inalámbricas. La investigación apunta a aplicaciones concretas, como la prevención de accidentes en autopistas inteligentes.

El proyecto se centra en el diseño de un algoritmo capaz de procesar información mediante redes neuronales artificiales. La propuesta toma como modelo al cerebro humano, que distribuye la información de manera tal que la pérdida de algunas neuronas no implica la pérdida del aprendizaje. “La idea básica es replicar algo de lo que funciona en el cerebro y llevarlo a una aplicación tecnológica”, explica Iván Jourdan, ingeniero electrónico especializado en inteligencia artificial e integrante del equipo.

Las redes inalámbricas ad hoc -formadas por dispositivos como teléfonos inteligentes y computadoras- presentan un problema frecuente: cuando uno de sus nodos se desconecta, la información que aportaba puede perderse. Para evitarlo, el equipo de la UNGS trabaja en un sistema de procesamiento distribuido, entrenado con inteligencia artificial, que reasigne tareas y recursos de forma dinámica y mantenga el funcionamiento de la red aun ante la pérdida de nodos.

“El cerebro humano es, de algún modo, una red ad hoc: las neuronas mueren y se regeneran, pero la información no desaparece porque está distribuida”, señala Jourdan. Con esa lógica, el objetivo es desarrollar un algoritmo que, con una capacidad mucho menor que la del cerebro, permita sostener el rendimiento del sistema ante fallas parciales.

El proyecto utiliza técnicas de aprendizaje por refuerzo, una de las ramas de la inteligencia artificial que se basa en el método de prueba y error. “Es similar a cómo aprendemos las personas: el algoritmo va ajustando sus decisiones a partir de los resultados”, detalla Jourdan. Esta línea de trabajo se desarrolla en el marco del proyecto “Utilización de redes ad hoc como medio de edge computing”, dirigido por Javier Viademonte e integrado también por Alexis Tcach.

Entre las aplicaciones posibles, el equipo investiga soluciones para autopistas inteligentes. A través de sensores instalados en los vehículos y en los smartphones de los conductores, interconectados en una red inalámbrica, el sistema podría detectar patrones de conducción riesgosa, niveles de congestión y otras variables que permitan anticipar situaciones con mayor probabilidad de accidentes.

En paralelo, otro proyecto del IDEI explora el aprendizaje por refuerzo para modelar funciones de los ganglios cerebrales, vinculados a la generación de hábitos, con el fin de automatizar procesos industriales.

Finalmente, Jourdan reflexiona sobre los desafíos actuales de la inteligencia artificial: “Estamos generando datos como nunca antes. El reto es entender qué información extraer de ellos y qué se puede construir a partir de eso”. En ese sentido, destaca el impacto de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT o Bard, aunque advierte que aún queda pendiente cómo la sociedad y la industria incorporarán estas tecnologías de manera efectiva.

Fuente: Argentina Investiga