Compartimos invitación a la charla “From Designs for Autonomous Adaptive Agents to Clinical Disorder“ que brindará el Prof. Dr. Grossberg el próximo 10 de Julio a las 13 hs, con modalidad virtual (se transmite a través del canal de YouTube de la Facultad), siendo en primera instancia un video pregrabado y Q&A en vivo, el idioma de la misma será el Inglés y de accesibilidad gratuita. La misma forma parte de la Serie de seminarios en Neuro Inteligencia Artificial.
Título de la charla/Full talk title
“From Designs for Autonomous Adaptive Agents to Clinical Disorders: Linking Cortically-Mediated Learning to Alzheimer’s Disease, Autism, Amnesia, and Sleep”
Biografía del expositor
Durante más de 50 años, Stephen Grossberg ha sido reconocido internacionalmente como el pionero más importante y líder de investigación actual, cuyo trabajo explica cómo nuestro cerebro crea nuestras mentes. A menudo se le llama el Padre de la IA por introducir el paradigma moderno de las redes neuronales en 1957, siendo estudiante de primer año en la Universidad de Dartmouth, así como las principales ecuaciones que ayudan a explicar cómo nuestro cerebro crea nuestras mentes. También se le ha llamado por algunos el Newton y Einstein de la Mente porque él y muchos colaboradores talentosos desarrollaron posteriormente modelos de redes neuronales de prácticamente todos los procesos principales mediante los cuales nuestro cerebro crea nuestras mentes conscientes e inconscientes, tanto en individuos sanos como en pacientes clínicos. Grossberg publicó su galardonada Obra Magna, «Mente Consciente, Cerebro Resonante: Cómo Cada Cerebro Crea una Mente», en 2021 para ofrecer una visión general y una síntesis completa y no técnica de estos descubrimientos, y para proporcionar explicaciones teóricas de los datos de cientos de psicólogos y neurocientíficos.
Resumen de la charla
La Teoría de la Resonancia Adaptativa (ART) es un modelo neuronal que explica cómo los cerebros normales y anormales pueden aprender a categorizar y reconocer objetos y eventos en un mundo cambiante, y cómo estas categorías aprendidas pueden recordarse durante mucho tiempo. Este seminario utiliza ART para proponer y unificar la explicación de diversos datos sobre la modulación normal y anormal del aprendizaje y la memoria por la acetilcolina (ACh). EnART, el control de la vigilancia determina si las categorías aprendidas serán generales y abstractas, o específicas y concretas. Dicha teoría modela cómo la vigilancia puede ser regulada por la liberación de ACh en las células neocorticales de la capa 5, influyendo en las corrientes de poshiperpolarización (AHP). Esta liberación fásica de ACh está mediada por células del núcleo basal (NB) de Meynert, que se activan ante eventos inesperados. El seminario también analiza datos sobre el control tónico de la vigilancia mediado por la ACh. Se propone que a menudo se producen fallos dinámicos del control tónico en trastornos mentales como el autismo, donde la vigilancia se mantiene alta, y la amnesia temporal medial, donde la vigilancia se mantiene baja. El control tónico también ocurre durante los ciclos sueño-vigilia. Las propiedades de los estados de activación y desactivación durante el sueño de ondas lentas surgen en los circuitos ART corticales laminares modulados por ACh, que llevan a cabo procesos en individuos despiertos de normalización del contraste, modulación de la atención, toma de decisiones, habituación dependiente de la actividad y restablecimiento mediado por desajustes. Las propiedades del control tónico también aclaran cómo los síntomas de la enfermedad de Alzheimer se derivan de una degeneración estructural masiva que incluye la disminución del control de la vigilancia por ACh en las capas corticales 3 y 5. Desde esta perspectiva, también se aclaran las interrupciones del sueño antes y durante la enfermedad de Alzheimer, y cómo contribuyen a un círculo vicioso de formación de placa en las capas 3 y 5.
Chair de la sesión de preguntas (Q&A)
- Dr. Jose A. Fernandez-Leon Fellenz, Exactas-INTIA-UNCPBA & CIFICEN (CONICET-CICPBA-UNCPBA) – NeuroAI Lab: https://neuro-ai-lab.intia.exa.unicen.edu.ar/
BIO
Emilio Kropff es investigador del CONICET y desde el año 2019 es jefe del laboratorio de Fisiología y Algoritmos del Cerebro de la Fundación Instituto Leloir, Argentina. Luego de finalizar la licenciatura en Ciencias Físicas en la Universidad de Buenos Aires, se especializó en neurociencia, realizando el doctorado en SISSA (Trieste, Italia) y una estadía postdoctoral en Kavli Institute for Systems Neurosciences (Trondheim, Noruega). Uno de sus intereses de investigación actuales es comprender el GPS de los mamíferos, tanto en cerebros sanos como en aquellos afectados por enfermedades neurodegenerativas.
Resumen de la Charla
La corteza entorrinal es una pieza fundamental del GPS del cerebro mamífero. Contiene neuronas que cumplen diversos roles funcionales, como codificar la dirección del movimiento, la velocidad o la posición. En particular, las neuronas de retícula (o grid cells) forman un sistema que se ha equiparado con el de los ejes cartesianos, aunque con simetría hexagonal en vez de cuadrada. Una grid cell se activa cuando el animal pasa por cualquiera de los nodos de una red hexagonal que se extiende por el espacio. Grid cells cercanas a lo largo del eje dorso-ventral comparten ejes de simetría, y se presume que para lograrlo se comunican formando una red atractora continua. Esto requiere que neuronas que se activan en posiciones vecinas (lejanas) estén fuertemente (débilmente) conectadas. En otras palabras, la arquitectura de la red refleja el espacio euclídeo bidimensional. Sin embargo, no está claro cómo una red neuronal tan compleja puede formarse a lo largo del desarrollo y mantenerse en el cerebro adulto. En mi charla voy a mostrar que la correspondencia entre la topología de la arquitectura de una red y el espacio que representa es una asunción razonable pero innecesaria. Como ejemplo, voy a mostrar que una red atractora unidimensional es suficiente para que las grid cells se auto-organicen alineando sus ejes de simetría. Este resultado abre la puerta a la posibilidad de que durante el desarrollo las redes neuronales de la corteza entorrinal se organicen vía mecanismos mucho más sencillos de los discutidos hasta ahora. De modo más general, prueba que para cualquier área del cerebro no es correcto asumir que la arquitectura de los atractores continuos tiene una topología que refleja el espacio representado. Este principio puede resultar relevante no solo para comprender mejor nuestro GPS interno y su desarrollo, sino también en el diseño de sistemas artificiales de navegación.