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BFU2014-58776-R

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NUEVOS ALGORITMOS DE COMPRESION DE INFORMACION PARA CIRCUITOS NEURONALES ARTIFIC...

NUEVOS ALGORITMOS DE COMPRESION DE INFORMACION PARA CIRCUITOS NEURONALES ARTIFICIALES Y NATURALES EL PROBLEMA DE ADQUIRIR, ENVIAR Y PROCESAR INFORMACION DE ALTA DENSIDAD, A LARGAS DISTANCIAS, SIN ATENUACION SIGNIFICATIVA Y A UN BAJO COSTE, ES COMUN A CANALES DE COMUNICACION NATURALES Y ARTIFICIALES, ASI, ENVIAR GRANDES CANTIDA... ver más

01/01/2014

UMH

Presupuesto desconocido

Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2014-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UMH

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Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PROBLEMA DE ADQUIRIR, ENVIAR Y PROCESAR INFORMACION DE ALTA DENSIDAD, A LARGAS DISTANCIAS, SIN ATENUACION SIGNIFICATIVA Y A UN BAJO COSTE, ES COMUN A CANALES DE COMUNICACION NATURALES Y ARTIFICIALES, ASI, ENVIAR GRANDES CANTIDADES DE DATOS A TRAVES DE CIRCUITOS WIRELESS DE CAPACIDAD FINITA REPRESENTA UN DESAFIO COMPARABLE AL QUE TIENE QUE ENFRENTARSE EL CEREBRO AL EXTRAER INFORMACION DE IMAGENES COMPUESTAS POR MILLONES DE PIXELS, EN EL CEREBRO, UNA ESTRATEGIA COMUN PARA RESOLVER ESTE PROBLEMA COSTO-EFICACIA EN LA COMUNICACION A LARGA DISTANCIA SE SOLUCIONA CON LA PRESENCIA DE VIAS CONVERGENTES, O CUELLOS DE BOTELLA, IN LO QUE LA INFORMACION ES ADQUIRIDA POR UNA PRIMERA CAPA DE NEURONAS MUY DENSA Y DESPUES COMPRIMIDA EN UNA CAPA DE SALIDA CON MUCHAS MENOS UNIDADES, UN EJEMPLO CLASICO ES LA CONEXION RETINOTALAMICA, DONDE LA INFORMACION QUE ES CAPTURADA POR 10E8 FOTORECEPTORES SUFRE UNA COMPRESION DE DOS ORDENES DE MAGNITUD AL SER ENVIADA AL CEREBRO POR SOLO 10E6 AXONES RETINIANOS, LA INFORMACION VISUAL SE EXPANDE DE NUEVO EN UN PROCESO DE DOS-PASOS QUE COMIENZA EN EL TALAMO Y CULMINA EN LA CORTEZA VISUAL, QUE CONTIENE VARIOS ORDENES DE MAGNITUD MAS NEURONAS QUE LA RETINA, HEMOS DESCUBIERTO RECIENTEMENTE UN CIRCUITO NEURONAL CONVERGENTE QUE PERMITE UNA COMUNICACION EFICAZ A PESAR DE LA EXISTENCIA DE UNA REDUCCION DRASTICA DE LA DIMENSIONALIDAD DE LA SEÑAL, HASTA AHORA HEMOS USADO COMO MODELO LA CONEXION RETINO-TALAMICA, SIN EMBARGO, LA MAYOR EXPANSION DE LA INFORMACION VISUAL SE PRODUCE EN LA CORTEZA, A PESAR DEL ESFUERZO REALIZADO EN LOS ULTIMOS AÑOS, TODAVIA NO CONOCEMOS BIEN COMO SE DESARROLLAN Y COMO ES LA ESTRUCTURA ADULTA DE LOS CIRCUITOS TALAMOCORTICALES, NI COMO ESTOS EXTRAEN INFORMACION DE LAS IMAGENES NATURALES, DOS PROBLEMAS NOS HAN IMPEDIDO AVANZAR EN ESTA CUESTION, PRIMERO, CASI TODO NUESTRO CONOCIMIENTO SOBRE LOS CIRCUITOS CORTICALES LO HEMOS OBTENIDO A PARTIR DE RECONSTRUCCIONES PARCIALES DE LAS RELACIONES FUNCIONALES QUE DISTINTAS CELULAS ESTABLECEN EN LAS CAPAS MAS SUPERFICIALES, QUE ESTAN LEJOS DE LA ENTRADA TALAMICA, SEGUNDO, ESTOS CIRCUITOS SE HAN ESTUDIADO TRADICIONALMENTE ASUMIENDO QUE SE COMPORTAN DE MANERA LINEAL A LA PRESENTACION DE ESTIMULOS ARTIFICIALES, CUANDO HAN EVOLUCIONADO PARA ANALIZAR IMAGENES NATURALES COMPLEJAS Y DINAMICAS,EN ESTA PROPUESTA EVITAREMOS ESTAS LIMITACIONES PASADAS USANDO UNA COMBINACION MUY PODEROSA DE TECNICAS EXPERIMENTALES (IMAGEN DE CALCIO 2FOTONES, REGISTROS WHOLE-CELL Y EXTRACELULARES MULTIPLES, RECONSTRUCCIONES ANATOMICAS EN 3D) Y NUEVOS INSTRUMENTOS COMPUTACIONALES (ANALISIS DE MODELOS LINEALES Y NO LINEALES, INVERSION Y REGRESION),NUESTRO OBJETIVO ES TRIPLE, PRIMERO, COMPRENDER COMO CELULAS INDIVIDUALES, CON DISTINTOS TIPOS DE CAMPO RECEPTOR, INTERACTUAN EN CIRCUITOS CONVERGENTES COMPLEJOS PARA CODIFICAR EL AMBIENTE SENSORIAL, SEGUNDO, DESARROLLAR NUEVAS ESTRATEGIAS MATEMATICAS PARA DISEÑAR ESTIMULOS CON ESTADISTICAS ADECUADAS PARA CARACTERIZAR LAS RESPUESTAS DE POBLACIONES DE NEURONAS Y PARA RECONSTRUIR LA INFORMACION VISUAL QUE GENERO ESAS RESPUESTAS, TERCERO, USAR ESE CONOCIMIENTO PARA AVANZAR EN EL DISEÑO DE SISTEMAS HIBRIDOS BIO-ARTIFICIALES PARA LA TRANSMISION DE INFORMACION A LARGAS DISTANCIAS, NUESTROS RESULTADOS PODRIAN DAR LUGAR A NUEVAS INTERFACES CEREBRO-MAQUINA PARA LA TRANSMISION DE IMAGENES (LA CAMARA HUMANA), EN LAS QUE LA REDUCCION DE LA DIMENSIONALIDAD LA REALIZA EL CREEBRO HUMANO EN LUGAR DE LOS ALGORITMOS DE COMPRESION CONVENCIONALES, TEORÍA DE LA INFORMACIÓN\CIRCUITOS NEURONALES\COMPRESIÓN DE INFORMACIÓN\CORTEZA VISUAL\CAMPOS RECEPTORES\INTERFACES CEREBRO-MÁQUINA\MAPAS CEREBRALES

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