Meta presentó Tribe v2, un modelo de inteligencia artificial diseñado para predecir la actividad del cerebro humano frente a distintos estímulos, como imágenes, sonidos o palabras.
El sistema fue desarrollado por investigadores de Fair (el laboratorio de IA de Meta) junto a la Escuela Normal Superior de París, y representa un intento de unificar la neurociencia en un solo modelo capaz de entender cómo funciona el cerebro de manera integral .
En términos simples, Tribe v2 funciona como una especie de “simulador cerebral”: puede anticipar qué zonas del cerebro se activan cuando una persona ve una película, escucha un podcast o lee un texto.
Cómo funciona esta IA que “lee” el cerebro
El modelo combina tres tipos de información al mismo tiempo:
- Video (lo que vemos)
- Audio (lo que escuchamos)
- Lenguaje (lo que leemos o entendemos)
Cada uno de estos datos es procesado por modelos de IA especializados y luego integrado por un sistema tipo Transformer (la misma arquitectura detrás de ChatGPT), que analiza cómo evoluciona la información en el tiempo.
A partir de ahí, Tribe v2 predice la actividad cerebral medida con resonancia magnética funcional (fMRI), alcanzando más de 20 mil puntos del cerebro.
Para lograrlo, fue entrenado con más de 1.000 horas de escaneos cerebrales de 720 personas, uno de los conjuntos de datos más grandes usados en este campo .
Por qué supera a los modelos anteriores
Durante décadas, la neurociencia utilizó modelos más simples que analizaban el cerebro de forma limitada, muchas veces enfocados en una sola tarea o tipo de estímulo.
Tribe v2 cambia ese enfoque:
- Es más preciso que los modelos tradicionales
- Puede trabajar con múltiples sentidos al mismo tiempo
- Generaliza a nuevas personas sin necesidad de reentrenarse
De hecho, en pruebas comparativas, logró predecir mejor la actividad cerebral promedio que los propios datos de algunos individuos reales, algo inédito en este campo .
El punto más revolucionario: experimentar sin humanos
Uno de los aspectos más disruptivos del modelo es que permite hacer experimentos “in silico”, es decir, simulaciones digitales del cerebro.
En la práctica, esto significa que los científicos pueden probar hipótesis sin necesidad de escanear personas en un laboratorio.
Por ejemplo, al recrear experimentos clásicos, Tribe v2 logró identificar:
- Áreas del cerebro que reconocen rostros.
- Regiones vinculadas al lenguaje.
- Procesos asociados a la comprensión sintáctica
Lo más llamativo es que estos resultados coinciden con décadas de estudios reales, pero obtenidos ahora mediante simulación .
Un paso hacia una “teoría unificada” del cerebro
Tribe v2 apunta a algo más ambicioso: crear un modelo general que explique cómo funciona el cerebro humano en distintas situaciones.
Según los investigadores, la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta clave para explorar la organización del cerebro y acelerar descubrimientos científicos .
Aunque todavía es una tecnología experimental, el avance abre una puerta potente: estudiar la mente humana sin depender exclusivamente de ensayos físicos, combinando datos, simulación y modelos de IA.
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