Prospectiva y estrategia: Simulación cerebral.

Promoviendo conceptos y nociones en pensamiento estratégico y prospectiva.

La elaboración de un abanico de futuribles en el proceso de reflexión estratégica de largo plazo, implica el reconocimiento de una secuencia de hitos que dan forma a una ruta de escenarios, basada en grados u objetivos escalonados para cada factor clave que forma parte de dichos escenarios. Por supuesto, dependiendo del propósito que se haya definido durante la fase de diseño del Estudio de Futuro, puede ser suficiente elegir un conjunto plausible de escenarios. Ya que, con esa elección, es posible identificar un conjunto de opciones futuras, de acuerdo con las necesidades de quienes se beneficiarán del Estudio de Futuro.

La elaboración de futuros y la elección de la(s) opción(es) más conveniente(s) podrá repetirse periódicamente, siempre y cuando las condiciones estratégicas de diseño impliquen la realización de actualizaciones. Es importante señalar que los cambios sustanciales en las relaciones causales entre factores clave o la redefinición de tendencias, afectan la modelación del futuro dentro de un horizonte temporal. Esto ocurre cuando la evaluación de las endo y exo señales supone una actualización del modelo cognitivo y en consecuencia, del diseño estratégico (p.194).

Metaprospectiva = Prospectiva + IA

Fuente: Trujillo-Cabezas, R., & Verdegay, J. L. (2019). Integrating Soft Computing Into Strategic Prospective Methods: Towards an Adaptive Learning Environment Supported by Futures Studies(Vol. 387). Springer

Nature.

Señales de futuro

Simulación cerebral.

Durante los últimos trece años se han realizado numerosos experimentos para comprender la estructura y el funcionamiento del cerebro. En paralelo, el campo de la simulación en neurociencia se ha convertido en una estrategia crucial para investigar la función cerebral. El Proyecto denominado “Human Connectome” de EE. UU., que comenzó en 2009, ha tenido como objetivo proporcionar un gran conjunto de datos que mapee el cerebro humano y que ya ha sido probado con varios modelos cerebrales. De manera similar, el Proyecto “Human Brain” de la Unión Europea está construyendo una simulación virtual a gran escala del cerebro de un roedor para revelar diversas actividades cerebrales. En Japón se ha creado una simulación cerebral a escala humana en el supercomputador Fugaku (desarrollado conjuntamente entre RIKEN y Fujitsu desde 2014, se completó el 9 de marzo de 2021) para investigar cómo intervienen las redes neuronales en los procesos de pensamiento.

La simulación de circuitos cerebrales y dinámicas neuronales puede revelar los fundamentos de la computación cognitiva y los mecanismos de control. Esta comprensión es crucial para avanzar en el conocimiento del cerebro y para mejorar los algoritmos en los sistemas de inteligencia artificial existentes.

Explorar los últimos avances y el potencial de las tecnologías relacionadas con la simulación cerebral facilitará el camino hacia descubrimientos y nuevos avances en la comprensión de la complejidad del cerebro, pudiendo abrir nuevas posibilidades para diagnosticar y tratar trastornos neurológicos, crear algoritmos inspirados en el cerebro y desarrollar sistemas cognitivos avanzados. Es así, como la integración de diversos esfuerzos de investigación sobre simulación cerebral está fomentando la colaboración y la innovación al desbloquear los misterios del cerebro humano, haciendo posible obtener una visión sin precedentes del intrincado funcionamiento de nuestra mente y desbloquear el potencial de avances revolucionarios en neurociencia e inteligencia artificial.

Algunos avances destacables son: La investigación centrada en prótesis de manos biónicas, con el objetivo de mejorar eficazmente la calidad de vida de las personas con amputaciones de manos, la utilización de potenciales relacionados con eventos como entradas a una red neuronal con picos (clasificación en 3D de señales) para la detección de deterioro cognitivo leve o los estudios basados en la utilización de la electromiografía de superficie (sEMG) (Fuente: Sun et al. (2023)).

Fuentes: Sun, Z., Cutsuridis, V., Caiafa, C. F., & Solé-Casals, J. (2023). Brain Simulation and Spiking Neural Networks.Cognitive Computation, 1-3.