Siempre que realizas activamente una tarea (por ejemplo, levantar pesas o realizar un examen difícil), las partes del cerebro necesarias para llevarla a cabo se vuelven «activas» cuando las neuronas aumentan su actividad eléctrica. Pero, ¿tu cerebro está activo incluso cuando estás distraído en el sofá? La respuesta, según han descubierto los investigadores, es sí. Durante las últimas 2 décadas han definido la red neuronal por defecto, una colección de áreas del cerebro aparentemente no relacionadas que se activan cuando no estás haciendo nada.

La neuroingeniería desarrollada en el País Vasco está abriendo nuevos caminos para restaurar o modular funciones sensoriales, motoras o cognitivas en personas afectadas por patologías neurológicas. Las conexiones en nuestro cerebro superan tres veces las existentes en el internet de todo el planeta. En medio de esta compleja red neuronal, nace todo aquello de nos define como humanos: la conciencia, el pensamiento abstracto, la imaginación, la creatividad, los sueños, la memoria.

Cada línea en los mapas a continuación representa cientos a millones de conexiones paralelas que pueden ser respaldadas por investigaciones de neurociencia. Cada cuadro en los mapas representa de millones a miles de millones de interneuronas de procesamiento de datos en la corteza, procesando datos en vivo de nuestros sentidos.

Demasiadas palabrotas. Ese era el problema de 'Fall', la última película del director Scott Mann. Lionsgate, la productora de este thriller de supervivencia, quería conseguir una calificación PG-13 para abrir la producción a un público mucho más amplio. ¿Cómo conseguirlo? Fácil: usando inteligencia artificial. Mann, que había tenido malas experiencias con otros rodajes, descubrió un estudio académico que hablaba de redes neuronales y de cómo se podían aplicar para este ámbito.

El artista Max Verehin no da ninguna oportunidad a las redes neuronales: su obra es tan atmosférica, espeluznante y aterradoramente bella que lo único que tenemos que hacer es mirarla con reverencia y decir: ¿qué demonios está pasando?. Las redes neuronales están estrechamente vinculadas al proceso de creación de imágenes y escenas cada vez más conceptuales. Las tramas generadas son ahora sólo una cuestión de imaginación del autor y de peticiones adecuadas.

Si bien las redes neuronales artificiales son incansables y más precisas que los humanos, cuando se trata de aprendizaje secuencial, o aprender una cosa nueva tras otra, se vuelven olvidadizas. Una vez capacitadas, es muy difícil enseñarles tareas completamente nuevas. Y si logras entrenar la nueva tarea, terminas dañando la vieja memoria. Esa actividad se llama "olvido catastrófico". Según diversos estudios una IA puede necesitar "dormir" para funcionar correctamente.

En este trabajo, avanzamos la tecnología de avatar de cabeza neuronal a la resolución de megapíxeles mientras nos enfocamos en la tarea particularmente desafiante de la síntesis de conducción cruzada, es decir, cuando la apariencia de la imagen de conducción es sustancialmente diferente de la imagen fuente animada. Proponemos un conjunto de nuevas arquitecturas neuronales y métodos de entrenamiento que pueden aprovechar tanto los datos de video de resolución media como los datos de imagen de alta resolución para lograr los niveles deseados de..

El cerebro humano es el objeto más complejo que hemos descubierto en el universo, y todos los días, gran parte de sus circuitos neuronales están ocupados por las decenas de miles de decisiones que debemos tomar. Este episodio recorre el mundo invisible de las decisiones y cómo se hacen. Comenzamos con uno simple: elegir un sabor de yogur helado, y aprender que cada decisión que tomamos nace de una competencia de “el ganador se lleva todo” entre redes neuronales rivales.

La restauración digital de fotos antiguas suele ser un proceso que puede llevar horas, incluso para un editor de fotos experto, pero un nuevo filtro impulsado por IA que llega a Photoshop parece manejar la mayor parte del trabajo con un solo clic. Con el nuevo filtro neuronal de Photoshop podrás restaurar tus fotos antiguas en cuestión de segundos. De momento está en fase beta. Los usuarios pueden activar y desactivar varias opciones del filtro en función de sus necesidades.

Los boxeadores se exponen continuamente a duros golpes que inevitablemente dejan secuelas físicas y mentales durante su carrera y, especialmente, una vez que se retiran. Un reciente estudio revela que el 90% de ellos sufrirán algún tipo de lesión cerebral al terminar su carrera. ¿Por qué?

Resultados de software que convierte texto en imágenes: DALL-E (por Dalí). Web: openai.com/dall-e-2/

Recuperamos un video del movimiento que tiene lugar en una escena oculta al observar cambios en la iluminación indirecta en una región visible cercana no calibrada. Resolvemos este problema factorizando el video observado en un producto matricial entre el video desconocido de la escena oculta y una matriz desconocida de transporte de luz. Parametrizando las matrices de factores utilizando redes neuronales convolucionales da como resultado descomposiciones que reflejan el movimiento real en la escena oculta.

DABUS es un sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Stephen Thaler. Es un complejo sistema de redes neuronales estimuladas para generar nociones simples y, a su vez, combinarlas para obtener nociones complejas. Como resultado, DABUS ha sido capaz de desarrollar un contenedor fractal de líquidos y un sistema de señales luminosas fractales. Lejos de centrarnos en si estos inventos son suficientemente innovadores, ¿puede DABUS ser considerado como inventor? Esta cuestión ha puesto en jaque a oficinas de patentes de todo el mundo..

El superordenador de ajedrez Deep Blue fue eclipsado por la revolución de las redes neuronales, pero, 25 años después, quizá no haya dicho su última palabra. El 11 de mayo de 1997, Gari Kasparov se movía inquieto en su lujoso sillón de piel en el Equitable Center de Manhattan (EE UU), mesándose el cabello de forma nerviosa. Era el final de su partida contra el superordenador Deep Blue de IBM, el desempate crucial del enfrentamiento entre humanos y silicio, y las cosas no le iban bien. Culpándose a sí mismo, después de cometer un grave error...

Un grupo de bioinformáticos rusos han propuesto una nueva arquitectura de red neuronal capaz de evaluar cuán bien se ha escogido un ARN guía para un experimento de edición de genes. Su enfoque facilitará una modificación del ADN más eficiente con el popular método CRISPR/Cas y, por lo tanto, ayudará a desarrollar nuevas estrategias para crear organismos modificados genéticamente y encontrar formas de tratar trastornos hereditarios graves.

La aplicación de la nueva tecnología permitirá a la comunidad investigadora entender el papel de las oscilaciones ultralentas en la susceptibilidad de sufrir una crisis epiléptica, así como mejorar la detección de biomarcadores electrofisiológicos clínicamente relevantes asociados a la enfermedad.

Una nueva red neuronal profunda ha permitido agregar de una tacada 301 exoplanetas al registro de mundos extrasolares validados en torno a estrellas distantes, que llega así a los 4.569 planetas. Las redes neuronales profundas son métodos de aprendizaje automático que aprenden automáticamente una tarea cuando se les proporcionan suficientes datos. ExoMiner es una nueva red neuronal profunda que aprovecha la supercomputadora de la NASA, Pléyades, y puede distinguir exoplanetas reales de diferentes tipos de impostores o "falsos positivos". Su