DESCIFRADO EL ORIGEN EVOLUTIVO DEL MODELO COMPUTACIONAL DEL SISTEMA NERVIOSO

En la Universidad de Salamanca, un doctorado ha descifrado el origen evolutivo del modelo computacional de los sistemas multicelulares: 

usa el modelo de red neuronal de la naturaleza debido a su robustez computacional al daño, una ventaja evolutiva clave para procesar información y desarrollar comportamientos activos.

Este es el primer estudio en la historia en el que se descifra científicamente el origen evolutivo del modelo computacional del sistema nervioso. Desde el Departamento de Informática y Automática el autor Sergio Miguel-Tomé nos describe que la robustez es "una ventaja evolutiva clave" para los organismos multicelulares que "necesitan procesar información para desarrollar comportamientos activo".

Exsisten muchos modelos para procesar la información dentro de la teoría de la computación. Sin embargo, los organismos multicelulares que necesitan procesar información para generar su comportamiento “únicamente usan el modelo de red neuronal”, nos cuenta el investigador en un comunicado de la anteriormente citada universidad.

“Debería haber organismos multicelulares que usaran modelos computacionales diferentes del de red neuronal. Sin embargo, no los hay”, incide su autor, tomando como punto de partida que la variación se considera una de las características de la reproducción de los organismos, y dada la existencia de varios modelos computacionales distintos de la red neuronal.

Esta investigación nos ha demostrado que una de as características del modelo computacional de red neuronal puede resultar una ventaja evolutiva y es a su vez la causa de que sea seleccionado naturalmente frente a los modelos computacionales que no la tienen, la robustez computacional al daño.

Teniendo en cuenta el resultado el autor explica esto: "he formulado cuatro principios sobre la robustez computacional y su relación con la evolución del sistema nervioso". Igualmente fija la robustez computacional como una “ventaja evolutiva clave”, los principios determinan los “límites de robustez entre los que ésta puede variar en la evolución en base a la selección natural”. Sergio Miguel Tomé concluye diciendo que estos resultados ayudan a tener una “visión más completa de la evolución del sistema nervioso en la naturaleza”.

“Significativa porque trata una incógnita hasta ahora no planteada en las investigaciones sobre la evolución el sistema nervioso”, destaca el reconocido científico Rodolfo Llinás, neurofisiólogo internacional ocho veces honoris causa diriguiendose a la propuesta que presenta Sergio Miguel Tomé.

También alega  el neurofisiólogo que  los estudios realizados en el pasado se relacionan con “los mecanismos de procesamiento informacional y su traducción en actividad intelectual y movimiento” y que, sin embargo, “poca importancia se le ha dado a la metodología por la cual tal información es computable por un sistema de redes neuronales”.

En la opinión de  Llinás, el trabajo que presenta Sergio Miguel con referencia a la robustez computacional “define una variable importante en la evolución del sistema nervioso y, por ende, es un aporte significativo a la neurociencia”. El aporte de Sergio Miguel Tomé, por lo tanto, añade un “nuevo e importante aspecto a tal proceso”.

Fuente: Tendencias21