La **simulación** del cerebro es un área fascinante en la que se mezclan **neurociencia y computación de alto nivel**. Periódicamente recibimos noticias de nuevas y sorprendentes simulaciones. Con frecuencia las informaciones son confusas y es importante colocar cada cosa en su sitio. [Spaun](http://alt1040.com/2012/11/spaun-simulacion-cerebro) es un simulador que por primera vez simula la **funcionalidad** de un cerebro complejo. Es decir, trata de hacer lo que hace un cerebro real. Un camino muy prometedor.

Uno de los primeros intentos fue el proyecto [Blue Brain](http://alt1040.com/?s=blue+brain), que sigue en marcha aunque últimamente con pocas noticias. La idea es simular cada una de las baldosas o ladrillos del cerebro llamadas columnas neocorticales (compuestas por unas 10.000 neuronas). Es un proyecto a largo plazo cuyos resultados veremos en el futuro.

[IBM ha realizado](http://alt1040.com/2012/11/ibm-neuronas-sinapsis) la mayor simulación neuronal hasta la fecha. 500 mil millones de neuronas y 100 billones de sinapsis. Sin embargo, es un proyecto de computación, no de neurociencia. No simula nada parecido a un comportamiento humano. El objetivo a largo plazo es construir novedos **chips neurosinápticos** de arquitectura no Von Neumann.

Un proyecto mucho menos ambicioso pero más realista es [OpenWorm](http://alt1040.com/2012/10/la-enorme-importancia-de-simular-un-diminuto-gusano). Trata de simular la conducta de C. Elegans, un gusano del que conocemos su [Conectoma](http://alt1040.com/?s=conectoma), sus 302 neuronas y sus sinapsis. Empezar por lo sencillo tiene sus ventajas.

> Juntar un montón de neuronas y esperar que emerja algo interesante no parece una vía plausible para entender cómo funciona algo tan sofisticado como el cerebro

Hay más simulaciones neuronales interesantes. Realizar tareas complejas de forma simultánea no es posible. Es un paradigma llamado Periodo Refractario Psicológico. La Universidad de Buenos Aires [simuló un proceso cerebral](http://sinapsis-aom.blogspot.com.es/2010/05/simulacion-por-ordenador-de-un-proceso.html) de dos tareas simultáneas. El simulador se comportaba como era predecible en humanos siguiendo exactamente el paradigma: en la fase sensorial los procesos son paralelos, en la central (toma de decisión) son seriales, de uno en uno, y en la motora vuelven a ser paralelos. Para realizar la simulación se usaron 20.000 neuronas.

Spaun, el nuevo simulador, es novedoso y muy interesante. Junto con [OpenWorm](http://www.openworm.org/index.html#/about) está en la línea de las simulaciones funcionales. Esto significa que pretende simular tareas reales que realizamos los humanos.

Para ello, simula 2,5 millones de neuronas agrupadas en **áreas cerebrales** que realmente tenemos los humanos. Subredes del simulador se corresponden con áreas anatómicas físicas como el área visual en el lóbulo occipital, el área motora, **funciones ejecutivas** en el lóbulo frontal y memoria de trabajo. También simula los ganglios basales, corresponsables del movimiento complejo (afectados en el párkinson).

El modelo recibe una imagen de 28×28 pixels como input, procesa la señal y genera un output mediante un brazo simulado. Las neuronas individuales se comunican por señales eléctricas (potenciales de acción) y neurotransmisores. [Aunque simplificado](http://www.nature.com/news/simulated-brain-scores-top-test-marks-1.11914#/ref-link-1), el modelo capta muchos aspectos de neuroanatomía, neurofisiología y comportamiento psicológico.

Esto queda demostrado en 8 tareas diferentes. Por ejemplo: **copia un dibujo, reconoce los números, los ordena, los cuenta, e incluso completa una lista (2,3,4…)**. [Un conjunto de vídeos](http://nengo.ca/build-a-brain/spaunvideos) está disponible para conocer mejor a Spaun. Algunas de las pruebas están extraídas de test de inteligencia convencionales como el test de matrices de Raven. Spaun puntúa casi como un humano.

> Hasta ahora la carrera era conseguir una simulación del tamaño del cerebro humano. De ahora en adelante, el reto es conseguir las mayores funciones biológicas y comportamientos animales. Por el momento, Spaun es el ganador.

El comportamiento es similar al humano. Reproduce errores similares y tiempos de respuesta parecidos (tareas más complejas llevan tiempos de ejecución más complejos).

> Si destruimos partes del modelo, podemos ver qué comportamientos fallan. O podemos cambiar el funcionamiento de los neurotransmisores y ver cómo se correlaciona con el comportamiento.

Así se puede observar qué ocurre en la edad avanzada con el **envejecimiento celular**.

Están trabajando en un programa que no tiene instrucciones concretas sino recompensa positiva o negativa. Este es un clásico ejemplo de **aprendizaje humano**. Aunque esperan que el rendimiento esté cerca del tiempo de respuesta real, en la actualidad un segundo tarda horas en simularse.

**Spaun** es un salto en la simulación. Los deslumbrantes ejercicios de supercomputación no bastan. Queremos simular **conductas reales**. Spaun hace algo. Spaun está en el camino.

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