Un equipo de investigadores ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que imita el proceso de reconocimiento auditivo del cerebro. Este avance podría tener implicaciones significativas en el desarrollo de audífonos y en el tratamiento de trastornos que afectan al habla.
Investigadores en el campo de la inteligencia artificial han creado un modelo de aprendizaje automático que proporciona información valiosa sobre cómo el cerebro humano reconoce e identifica los sonidos.
Este descubrimiento podría allanar el camino para el desarrollo de dispositivos de asistencia auditiva de próxima generación y mejorar nuestra comprensión de trastornos auditivos.
1. El cerebro y los sonidos
El cerebro humano es capaz de interpretar y distinguir una amplia variedad de sonidos, desde música y voces hasta ruidos ambientales. Aunque se han realizado numerosos estudios para comprender el proceso de reconocimiento auditivo, todavía existen muchas preguntas sin respuesta.
El equipo de investigación desarrolló un modelo basado en algoritmos de aprendizaje automático para simular el proceso de reconocimiento auditivo del cerebro. Analizando la actividad cerebral y utilizando técnicas de procesamiento de señales, el modelo fue capaz de descifrar cómo el cerebro distingue diferentes tipos de sonidos.
2. Similitud con redes neuronales artificiales
Uno de los hallazgos más sorprendentes fue que el cerebro parece procesar los sonidos de manera similar a cómo las redes neuronales artificiales aprenden y reconocen patrones en los datos.
Esta similitud entre el cerebro humano y las redes neuronales artificiales podría ayudar a los investigadores a desarrollar tecnologías más avanzadas y efectivas para asistir a personas con trastornos auditivos.
3. Potenciales aplicaciones y beneficios
Además, este estudio también podría contribuir al desarrollo de nuevas terapias y tratamientos para trastornos del procesamiento auditivo, como la hipoacusia y el tinnitus. Al comprender mejor cómo el cerebro procesa los sonidos, los investigadores podrán diseñar intervenciones más específicas y efectivas para abordar estos problemas.
El modelo de aprendizaje automático desarrollado por el equipo de investigación representa un avance significativo que tiene el potencial de mejorar la calidad de vida de millones de personas en todo el mundo que enfrentan desafíos auditivos.
Según el artículo publicado en la revista científica Communications Biology, el equipo de investigadores utilizó técnicas de aprendizaje profundo para analizar la actividad de las neuronas en respuesta a diferentes sonidos. Los resultados mostraron que la organización y el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano son similares a los de las redes neuronales artificiales, lo que sugiere que existe una base común en la forma en que el cerebro y las máquinas procesan la información auditiva.
Este descubrimiento no solo tiene implicaciones en el desarrollo de tecnologías de asistencia auditiva más avanzadas, sino que también podría ayudar a los científicos a comprender mejor cómo se forman las representaciones de sonidos en el cerebro. Asimismo, podría permitir el diseño de terapias más eficientes para tratar trastornos auditivos.
Fuentes:
- Kell AJE, Yamins DLK, Shook EN, Norman-Haignere SV, McDermott JH. A deep learning model of the human auditory system reveals the cortical representation of sound. Commun Biol. 2023;6(1):241.https://www.nature.com/articles/s42003-023-04816-z
- Salud a Diario. Un modelo de aprendizaje automático arroja luz sobre cómo el cerebro reconoce los sonidos [Internet]. Salud a Diario. [citado 4 mayo 2023]. Disponible en: https://www.saludadiario.es/investigacion/un-modelo-de-aprendizaje-automatico-arroja-luz-sobre-como-el-cerebro-reconoce-los-sonidos/
- Richards BA, Lillicrap TP, Beaudoin P, Bengio Y, Bogacz R, Christensen A, et al. Deep learning and the brain. Nat Neurosci. 2019;22(6):895-903. https://www.nature.com/articles/s41593-019-0410-1
Sheila González
Creadora de contenido especializada en el sector de la audiología desde hace 4 años. Experta en SEO, marketing de contenidos y productos de audiología.
