Según el teorema de Bayes, presentado por Tomas Bayes en un artículo de 1763, la probabilidad de que un estado exista o sea verdadero se puede actualizar sobre la base de datos nuevos. Los modelos computacionales han arrojado luz sobre posibles mecanismos neuronales de inferencia bayesiana.
Evidencias cada vez más numerosas sugieren que los animales, y en particular los humanos, son capaces de realizar inferencias bayesianas ópticas matemáticamente y que el cerebro es una especie de máquina de inferencias bayesiana. Trabajos recientes que describen cómo una red neuronal podría almacenar y manipular distribuciones de probabilidad contribuyen a apoyar esta hipótesis.
El proyecto «Biological mechanisms for Bayesian inference» (BMBISAMJOHNSON), financiado por la Unión Europea, se inició con el fin de investigar el tema mediante el desarrollo de modelos neuronales con inferencia bayesiana integrada con otras funciones cerebrales como la memoria de trabajo o el procesamiento de la información.
El refuerzo gradual de las conexiones o sinapsis entre dos neuronas es el sustrato neurobiológico de la memoria a largo plazo como sucede, por ejemplo, al aprender a ir en bicicleta. No obstante, muchas funciones cognitivas, incluida la inferencia, la memoria a corto plazo y la memoria sensorial, se producen en escalas de tiempo mucho más cortas.
El equipo desarrolló un concepto de reverberaciones de agregados en el cual pequeños grupos de neuronas reciben señales las unas de las otras con el fin de reflejar muchas de las características de estas funciones. Los investigadores sugirieron un mecanismo por el cual sería posible el apoyo a la inferencia óptima humana a partir de información sensorial incierta.
Los científicos continuaron con otros estudios matemáticos sobre temas que abarcaban campos de interés muy distintos. Desde redes de polinizadores de plantas e instituciones financieras hasta el sesgo en el muestreo en investigaciones sobre salud pública o hasta un tema debatido intensamente como la estabilidad de las redes alimentarias, los investigadores desarrollaron nuevos conceptos e identificaron nuevas propiedades de las redes que explican cómo funciona el mundo.
Los métodos y algoritmos desarrollados junto con las propiedades de las redes emergentes que se han identificado se podrán aplicar en muchos ámbitos de las matemáticas, la economía, la biología y la medicina.
EN
CS
DE
ES
FR
HU
IT
PL
PT
РУ
SK
TR
УК
AR
中文
