Cómo las neuronas ayudan a descifrar los olores del vino y otros olores

resumen: Los científicos han descubierto cómo los animales distinguen diferentes olores, incluso aquellos que parecen notablemente similares.

Si bien algunas neuronas identifican constantemente diferentes olores, otras responden de manera impredecible, lo que ayuda a distinguir entre olores sutiles con el tiempo. El descubrimiento, inspirado en investigaciones anteriores sobre moscas de la fruta, podría mejorar los modelos de aprendizaje automático.

Al introducir variación, la IA puede reflejar la discriminación que se encuentra en la naturaleza.

Hechos clave:

1. La investigación encontró dos tipos de neuronas: “células confiables” que identifican olores distintos y “células no confiables” que ayudan a distinguir olores que son similares en experiencia.
2. Se ha descubierto que la variación en la respuesta neuronal proviene de un circuito más profundo en el cerebro, lo que sugiere que cumple un propósito importante.
3. Esta variación neuronal puede beneficiar a los sistemas de aprendizaje continuo en IA, haciéndolos más capaces de discriminar.

fuente: CSHL

Si pide vino en un restaurante elegante, el sommelier puede describir su aroma como notas cítricas, de frutas tropicales o de flores. Sin embargo, cuando lo hueles, puede oler a… vino. ¿Cómo eligen los conocedores del vino aromas tan similares?

El profesor asociado del Laboratorio Cold Spring Harbor (CSHL), Saket Navlakha, y el investigador del Instituto Salk, Shyam Srinivasan, pueden tener la respuesta. Descubrieron que ciertas neuronas permiten a las moscas de la fruta y a los ratones distinguir entre distintos olores.

El equipo también observó que con la experiencia, otro conjunto de neuronas ayuda a los animales a diferenciar olores muy similares.

El estudio se inspiró en una investigación realizada por el ex profesor asistente de CSHL, Glenn Turner. Hace años, Turner notó algo extraño. Cuando se exponen al mismo olor, algunas neuronas de Drosophila se activan continuamente, mientras que otras neuronas varían de un ensayo a otro.

En ese momento, muchos investigadores descartaron estas diferencias como producto del ruido de fondo. Pero Navlakha y Srinivasan se preguntaron si las diferencias podrían tener algún propósito.

“Había dos cosas que nos interesaban”, dice Navlakha. “¿De dónde viene este contraste? ¿Sirve para algo?”

Para responder a estas preguntas, el equipo creó un modelo de olor a mosca de la fruta. El modelo mostró que la variación procedía de un circuito cerebral más profundo de lo que se pensaba anteriormente. Esto sugiere que la diferencia fue realmente significativa.

A continuación, el equipo notó que algunas neuronas respondían de manera diferente a dos olores muy diferentes, pero respondían de la misma manera a olores similares. Los investigadores llamaron a estas neuronas células de confianza. Este pequeño grupo de células ayuda a las moscas a distinguir rápidamente entre diferentes olores.

Otro grupo de neuronas mucho más grande responde inesperadamente cuando se expone a olores similares. Estas neuronas, que los investigadores llaman células poco fiables, pueden ayudarnos a aprender a reconocer ciertos olores en una copa de vino, por ejemplo.

“El modelo que desarrollamos muestra que estas células poco fiables son útiles”, afirma Srinivasan. “Pero se necesitan muchos aprendizajes para beneficiarse de ello”.

Por supuesto, esta investigación no es sólo para los bebedores de vino. Srinivasan dice que los hallazgos pueden ayudar a explicar cómo aprendemos a distinguir entre similitudes detectadas por otros sentidos y cómo tomamos decisiones basadas en esa información sensorial.

Los resultados también podrían conducir a mejores modelos de aprendizaje automático. A diferencia de las neuronas de la mosca de la fruta y del ratón, las computadoras generalmente responden de la misma manera a las mismas entradas.

“Tal vez no desee que el modelo de aprendizaje automático represente las mismas entradas de la misma manera cada vez”, explica Navlakha. “En los sistemas de aprendizaje continuo, la variación puede resultar útil”.

Esto significa que esta investigación algún día podría ayudar a que la IA sea más única y confiable.

Sobre la investigación del olfato y las novedades en neurociencia.

autor: Samuel Diamante
fuente: CSHL
comunicación: Samuel Diamante – CSHL
imagen: Imagen acreditada a Neuroscience News.

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