¿Quiénes son los más influyentes neurocientíficos según la Inteligencia Artificial?

El programa de computación llamado Semantic Scholar, una herramienta online del Instituto Allen para la Inteligencia Artificial (AI2) en Seattle, Washington, analizó cerca de 2,5 millones de artículos de neurociencia y las citas en ellos, para determinar qué autores fueron los más influyentes en la redacción de estos trabajos, datando todos de años recientes.

Tres de los integrantes del top ten en la lista pertenecen a las filas de la University College de Londres (UCL): Karl Friston (1º), Raymond Dolan (2º) y Chris Frith (7º). De acuerdo con este último, el secreto de esta casa de estudios y sus académicos es el haber “abordado la imagen del cerebro funcional humano muy temprano, [lo cual hizo posible] ser primero en hacer muchos estudios”.

Coincidentemente, los tres se conocen desde temprano en sus carreras: empezaron a trabajar juntos en la Unidad MRC Ciclotrón, del Hospital Hammersmith [Reino Unido] a fines de 1980, según Dolan. "Nos mudamos juntos a la UCL en 1993 y trabajamos en el mismo departamento", recuerda.

Desde su debut en abril, Semantic Scholar ha calculado la lista sobre una base de datos con dos millones de estudios publicados en el campo de la neurociencia. Desde entonces, el software ha recolectado a través de su equipo un total de 10 millones de documentos, el 25% de ellos, de neurociencia. Con este acervo documental ampliado, los análisis de Semantic Scholar podrán ampliarse a toda la literatura biomédica en el 2017, a fin de determinar más listas de influencia.

Y es que este software no es un simple motor de búsqueda, según Oren Etzioni, CEO de AI2 y director del proyecto que ostenta recursos de Inteligencia Artificial (IA): "Usamos el aprendizaje automático [técnicas de aprendizaje para ordenadores con IA], el procesamiento del lenguaje natural [lingüística aplicada a la comprensión y procesamiento hechos por una computadora] y visión artificial [la inspección y el análisis automático de imágenes] para comenzar a profundizar en la semántica."

Por ejemplo, al buscar estudios que hagan referencia a los ganglios basales en los pájaros cantores, Semantic Scholar no solo arroja datos bibliográficos comunes al mostrar los documentos en que se hallan coincidencias, sino que también muestra los tipos de células utilizadas en los experimentos e incluso los métodos empleados.

 

1. Karl J. Friston (University College London)

Mapeo paramétrico estadístico, morfometría basada en voxel, modelado causal dinámico.

 

2. Raymond J. Dolan (University College London)

Influencias emocionales sobre la cognición.

 

3. Marcus E. Raichle (Washington University, St. Louis, EE.UU.)

Neuroimagen funcional por defecto.

 

4. Trevor W. Robbins (University of Cambridge)

Bases neuronales de la adicción a las drogas y el comportamiento impulsivo-compulsivo.

 

5. Terrence J. Sejnowski (University of California, San Diego, EE.UU.)

Estudios computacionales de neurobiología del comportamiento.

 

6. Alan C. Evans (McGill University de Montreal, Canadá)

Imágenes del cerebro, modelado de redes cerebrales estructurales y databasing a gran escala del cerebro.

 

7. Chris D. Frith (University College London)

Cognición social, base cognitiva de la esquizofrenia.

 

8. Randy L. Buckner (Harvard University, EE.UU.)

Hipótesis de la inmovilización, Neuroinformática y datos abiertos.

 

9. Anders M. Dale (University of California, San Diego, EE.UU.)

Software de imágenes cerebrales (Free Surfer).

 

10. Jonathan D. Cohen  (Princeton University, EE.UU.)

Control cognitivo y su alteración en trastornos psiquiátricos.

 

Los avances de la inteligencia artificial y sus diversas aplicaciones vienen floreciendo en campos diversos. Hace unas semanas, la inteligencia artificial predijo con un 79% de exactitud las decisiones del Tribunal Europeo de Derechos Humanos (TEDH), con un método desarrollado por investigadores de la University College de Londres (UCL), la Universidad de Sheffield y la Universidad de Pennsylvania. Se trata del primer método que vaticina los resultados de una corte internacional supranacional analizando automáticamente textos de casos usando el aprendizaje automático. El estudio que explica este logro fue publicado en PeerJ Computer Science.

Hans Huerto

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