La memoria es fundamental en la vida y muy necesaria para aprender. Y, sin aprendizaje, no habría progreso ni civilización.
¿Pero cómo crea nuestro cerebro recuerdos y los retiene? Un equipo de científicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza) ha desarrollado un modelo matemático que describe cómo las redes neuronales generan la memoria.
Las neuronas generan redes a través de conexiones entre ellas llamadas «sinapsis», que tienen una alta plasticidad y permiten a las neuronas modificar la velocidad y la intensidad de sus comunicaciones. Una sinapsis se incrementa si las neuronas de ambos lados de esta se activan sistemáticamente y al mismo tiempo. Este tipo de sinapsis son conocidas como sinapsis hebbianas (por el neurocientífico que las estableció, Donald Hebb).
El modelo desarrollado por los investigadores de la Escuela Politécnica de Lausana se ha centrado en la formación de las «asambleas neuronales», que son redes de neuronas interconectadas a través de las sinapsis, que pueden almacenar un segmento de memoria determinada. Cuando se revive un recuerdo, estas asambleas específicas se unen para crear un todo.
Los investigadores usaron un modelo de red neuronal de tercera generación llamado “Red Neuronal Pulsante” (SNN, por sus siglas en inglés). El equipo simuló cientos de SNN para explorar diversos tipos de sinapsis y múltiples formas de plasticidad sináptica a través de diferentes escalas de tiempo. Las simulaciones sugirieron que la formación de memoria y la rememoración siguen a una “combinación bien orquestada” de las reglas de plasticidad sináptica tanto hebbianas como no hebbianas.
A partir de estos resultados, los científicos desarrollaron un complejo algoritmo que constituye la representación más exacta de este fenómeno.
El algoritmo podría ser adaptado para ayudar a desarrollar próximas simulaciones de formación y activación de recuerdos, por lo que probablemente mejorará nuestra comprensión global del cerebro.
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