14 de Junio de 2010.
Un equipo de expertos del Instituto McGovern para la Investigación del Cerebro, del MIT, ha desarrollado un nuevo modelo matemático para describir cómo el cerebro humano identifica visualmente los objetos. El modelo predice con precisión el grado de eficiencia humana en ciertas tareas de percepción visual, lo cual sugiere que es un buen indicador de lo que realmente sucede en el cerebro, y también podría ayudar a mejorar sistemas computacionales de reconocimiento de objetos.
El modelo fue diseñado para profundizar en el proceso que permite a los cerebros de los primates manejar de modo separado la identificación del objeto (determinar qué es ese objeto) y su ubicación (determinar dónde está).
A pesar de que el qué y el dónde son procesados en dos partes diferentes del cerebro, son integrados durante la percepción para analizar la imagen. El modelo que el equipo de Sharat Chikkerur ha desarrollado ofrece una explicación de cómo es integrada esta información.
El mecanismo de integración, afirman los investigadores, es la atención. Según el modelo de ellos, cuando al cerebro se le presenta una escena que contiene varios objetos diferentes, no puede analizarlos todos al mismo tiempo. Así que crea un mapa aproximado de la escena que simplemente identifica algunas regiones como más interesantes visualmente que otras. Si entonces tiene que determinar si la escena contiene un objeto de un tipo particular, comienza a buscar (dedicar atención) en las regiones de mayor interés.
Chikkerur, Tomaso Poggio, Cheston Tan y Thomas Serre ejecutaron el modelo en software, y luego comprobaron sus predicciones comparándolas con datos obtenidos en experimentos con sujetos humanos. El software predijo con gran precisión a qué regiones de la imagen los sujetos prestarían atención durante cada una de varias tareas.
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