La Argentina y su potencial para desarrollar «mentes artificiales»

En el contexto de la explosión del desarrollo de diferentes tipos de inteligencia artificial (IA), la Argentina tiene potencial para desarrollar «mentes artificiales» en el área de la NeuroAI, la interacción de la IA con la neurociencia.

Instituciones líderes a nivel internacional, como las universidades de Harvard y Princeton, en los Estados Unidos, así como universidades en Alemania y Suiza, están dedicando esfuerzos a esta interacción, al igual que empresas como Google, Facebook, Microsoft y Tesla.

En Sudamérica, la combinación de proyectos que fusionen la neurociencia y la inteligencia artificial es menos frecuente, debido a la necesidad de un enfoque multidisciplinario y una formación especializada.

Jose A. Fernandez-Leon Fellenz, ingeniero de sistemas en la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) y doctor en ciencias de la computación y en ciencia cognitiva (Informática/Inteligencia Artificial) de la Universidad de Sussex-Center for Computational Neuroscience and Robotics, en el Reino Unido, explica en la siguiente entrevista de iProfesional las características de la NeuroAI y el potencial que tiene la Argentina para desarrollarla.

Investigador postdoctoral o asociado (staff) en diferentes escuelas de medicina, tales como en Harvard Medical School en Boston, Baylor College of Medicine, y The University of Texas Medical School en Houston, Estados Unidos, Fernandez-Leon Fellenz es profesor adjunto de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA, en la ciudad bonaerense de Tandil, y también Investigador adjunto sin director del CONICET en el CIFICEN-CONICET-CICPBA y del Instituto INTIA-Tandil.

-¿Cómo definiría la relación entre la inteligencia artificial y la neurociencia?

-La relación entre la inteligencia artificial (IA) y la neurociencia denominada NeuroAI representa una colaboración fascinante que impulsa el entendimiento del cerebro y el desarrollo de tecnologías inspiradas en él. La neurociencia, al estudiar el cerebro biológico, inspira la creación de algoritmos más avanzados, como las redes neuronales artificiales, que emulan procesos cognitivos y han transformado áreas como el reconocimiento facial, el lenguaje natural y la visión por computadora.

En paralelo, la IA potencia la neurociencia proporcionando herramientas que facilitan el análisis de grandes volúmenes de datos neuronales y la modelización de procesos cognitivos complejos. Técnicas como el aprendizaje profundo permiten identificar patrones en la actividad cerebral y entender funciones como la percepción, la atención y la memoria.

Esta interacción bidireccional no solo fortalece ambas disciplinas, sino que también abre puertas a nuevos avances científicos y tecnológicos, prometiendo una comprensión más profunda del cerebro y el desarrollo de sistemas inteligentes con aplicaciones revolucionarias.

-¿Cuáles son los principales avances recientes en el campo de NeuroAI?

-Los recientes avances en NeuroAI están revolucionando tanto el entendimiento del cerebro como su integración con tecnologías avanzadas. El perfeccionamiento de la neuroimagen y la mayor potencia computacional han permitido un modelado cerebral más preciso, facilitando la comprensión de las dinámicas neuronales desde un enfoque sistémico.

En la medicina, la NeuroAI busca, entre otras cosas, transformar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades neurológicas mediante herramientas predictivas que detectan tempranamente trastornos como el Alzheimer o el Parkinson, además de fomentar terapias innovadoras como la estimulación cerebral profunda y las interfaces cerebro-computadora (BCI). Estas últimas están habilitando interacciones directas entre el cerebro y las máquinas, impulsando avances en rehabilitación, prótesis inteligentes y realidades virtuales.

Se han logrado avances en el desciframiento de códigos neuronales que subyacen nuestras percepciones y acciones, lo que podría permitir controlar dispositivos mediante el pensamiento. Por otro lado, en los algoritmos, NeuroAI ha desarrollado técnicas de aprendizaje más biológicamente inspiradas, como el aprendizaje profundo y por refuerzo, mejorando la adaptabilidad de los sistemas. En conjunto, estos progresos consolidan el vínculo entre la biología y la inteligencia artificial, sentando las bases para potenciar capacidades humanas y tecnológicas en el futuro.

-¿Qué papel juega la Argentina en el desarrollo de «mentes artificiales» a nivel internacional?

-Argentina, aunque no lidera globalmente en inteligencia artificial (IA), está ganando protagonismo con un creciente potencial en este campo. Universidades argentinas destacan por sus contribuciones en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora, participando en proyectos internacionales y publicando en revistas de alto impacto. Eventos como el congreso de la Sociedad Argentina de Neurociencias reflejan la convergencia de IA y neurociencia para abordar complejos interrogantes sobre el cerebro.

Este avance se sustenta en el capital humano altamente capacitado del país, que, a pesar de limitaciones presupuestarias, desarrolla soluciones innovadoras. Además, colaboraciones con instituciones internacionales aportan recursos tecnológicos y conocimientos avanzados. Estas dinámicas consolidan a Argentina como un semillero emergente de talento e innovación en IA, con impacto tanto en la investigación científica como en aplicaciones prácticas.

-¿Qué proyectos específicos se están llevando a cabo en la UNCPBA relacionados con NeuroAI? ¿Cuál es el enfoque de investigación en este campo?

-El Laboratorio de NeuroAI de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) se dedica a explorar la conexión entre la neurociencia y la inteligencia artificial (IA). Su misión es desentrañar principios neuronales para avanzar en la comprensión del cerebro y desarrollar tecnologías innovadoras.

El enfoque principal incluye el modelado computacional de la actividad cerebral para estudiar procesos cognitivos, como las memorias episódicas, y diagnosticar enfermedades neurológicas como el Alzheimer. Además, investigan la interacción entre regiones cerebrales y la generación de comportamientos complejos, utilizando también neuro-robótica para crear sistemas autónomos inspirados en el cerebro.

Sus proyectos abarcan desde simulaciones de memoria y toma de decisiones en redes neuronales artificiales hasta análisis de navegación neuronal y estudios sobre cognición espacial y ciclos de sueño. Este trabajo interdisciplinario reúne expertos en neurociencia, informática, física e ingeniería, permitiendo avances tanto teóricos como prácticos. Las investigaciones tienen impacto en IA adaptativa y robótica, incluso bajo recursos limitados, y fomentan colaboraciones internacionales.

El laboratorio también prioriza la formación de nuevas generaciones de investigadores, combinando ciencia básica con aplicaciones tecnológicas, fortaleciendo el vínculo entre el entendimiento del cerebro y la innovación en IA.

-¿Cómo utilizan modelos computacionales para simular procesos neuronales en sus investigaciones?

-A modo de ejemplo, el modelado computacional, inspirado en ciertos tipos de neuronas que representan el espacio como las de lugar y grilla, busca entender cómo el cerebro construye mapas cognitivos del espacio para la navegación. Las neuronas de lugar se activan en ubicaciones específicas, mientras que las neuronas grilla crean patrones de activación que forman representaciones del entorno. Estos modelos computacionales emplean redes neuronales artificiales, que reciben entradas sensoriales y aprenden adaptativamente a representar el espacio ajustando sus conexiones.

Simulaciones avanzadas replican procesos neuronales como navegación, procesamiento visual y toma de decisiones, permitiendo investigar cómo lesiones cerebrales afectan la orientación espacial y guiando estrategias para mitigar estos efectos. Además, estos principios inspiran la creación de robots autónomos capaces de explorar entornos complejos, fusionando ciencia básica y aplicaciones prácticas en misiones de exploración y navegación.

-¿Qué desafíos enfrentaron los investigadores en la UNCPBA al intentar integrar conceptos de neurociencia en el desarrollo de IA?

-El NeuroAI Lab enfrenta desafíos tecnológicos y financieros comunes en regiones con recursos limitados, como el acceso a tecnología avanzada y la implementación de infraestructura. Sin embargo, el talento humano altamente capacitado, la colaboración internacional y enfoques innovadores han permitido superar estas barreras.

Un cambio clave ha sido adoptar la inteligencia computacional para resolver problemas complejos mediante simulaciones, acelerando descubrimientos y ampliando el alcance de los experimentos. Además, se fomenta la colaboración entre sectores académico, público y privado, optimizando recursos y vinculando ciencia con necesidades del mercado. Políticas públicas, alianzas estratégicas y la integración de conocimientos científicos y empresariales son esenciales para convertir los retos en oportunidades sostenibles.

En resumen, superar limitaciones en NeuroAI requiere adaptabilidad, creatividad y sinergias interdisciplinarias. Con apoyo adecuado, es posible pensar en liderar avances en investigación básica y aplicaciones tecnológicas, consolidando un impacto duradero.

-¿Qué recursos y tecnologías ofrece el Polo Informático de Tandil para apoyar la investigación en IA y neurociencia? ¿Cómo colabora el Polo Informático con otras instituciones nacionales e internacionales en proyectos relacionados con NeuroAI?

-La interacción entre ingenieros y científicos en la UNCPBA, en colaboración con el Clúster Tecnológico Tandil, ha creado un ecosistema único que fusiona investigación académica y aplicación práctica. Este entorno impulsa la formación de talento calificado en disciplinas avanzadas y facilita proyectos interdisciplinarios de alto impacto en tecnología e IA. La UNCPBA, apoyada por organismos como CONICET y CICPBA, es clave en este desarrollo, posicionando a Tandil como un modelo de innovación tecnológica en Argentina, apodado «el Silicon Valley argentino».

El NeuroAI Lab lidera iniciativas innovadoras en neurociencia e IA, destacándose por colaboraciones internacionales y proyectos transformadores. Hemos colaborado con la Escuela de Medicina de Harvard en análisis visual-cognitivo en roedores, con Universidad de Texas investigando correlatos neuronales en situaciones de miedo, y con la Escuela de Medicina de Baylor en el modelado computacional de sistemas neuronales de navegación espacial.

Recientemente se está colaborando con la Universidad Nacional de La Plata aplicando conceptos de física teórica y técnicas de IA. Este ecosistema interdisciplinario y sus innovaciones consolidan el papel de la región como líder en la convergencia entre neurociencia e inteligencia artificial.

-¿Qué oportunidades existen para estudiantes e investigadores emergentes en este polo tecnológico?

-El Polo Tecnológico de Tandil, en junto con la UNCPBA, ha creado un ecosistema de innovación ideal para estudiantes e investigadores interesados en áreas emergentes como la NeuroAI. Este entorno fomenta la integración entre ciencia e industria, ofreciendo oportunidades académicas, prácticas profesionales y acceso a tecnología de vanguardia.

La UNCPBA desempeña un papel central mediante Infraestructura y colaboración, conexión con la industria, fomento del emprendimiento, formación interdisciplinaria. Este modelo integral impulsa talento local y lidera avances en áreas clave como IA, neurociencia aplicada y NeuroAI, consolidando a Tandil como un centro de referencia para iniciativas tecnológicas de impacto en Argentina y más allá.

-¿Cómo se puede fomentar una colaboración más efectiva entre neurocientíficos e ingenieros informáticos en la Argentina? ¿Qué ejemplos concretos de colaboración interdisciplinaria pueden citarse a partir de investigaciones recientes?

-El avance de la NeuroAI depende de la colaboración entre neurocientíficos e ingenieros informáticos, lo que requiere estrategias específicas para fomentar la interacción interdisciplinaria. Estas incluyen centros de investigación colaborativa, financiamiento estructurado, plataformas digitales, y eventos especializados.

Esta combinación de espacios físicos, apoyo financiero, herramientas digitales y eventos contribuiría a consolidar una comunidad interdisciplinaria fuerte, capaz de afrontar desafíos complejos y liderar avances disruptivos en ciencia y tecnología, fortaleciendo el desarrollo global de la NeuroAI.

-¿Cuáles son las implicaciones éticas que surgen al combinar IA y neurociencia?

-La convergencia entre la IA y la neurociencia plantea importantes desafíos éticos que afectan la privacidad, la autonomía, la equidad y la justicia social. Los principales puntos para abordar incluyen la privacidad de los datos cerebrales, riesgo de manipulación mental, y acceso equitativo. Para enfrentar estos desafíos, se requieren marcos éticos y regulatorios sólidos, participación social, y colaboración interdisciplinaria. El objetivo es que la NeuroAI amplíe nuestras capacidades científicas y terapéuticas de manera que respete principios de justicia, equidad y beneficio universal.

-¿Cuáles son las proyecciones futuras para el desarrollo de «mentes artificiales» desde una perspectiva argentina?

-La creación de «mentes artificiales», que busca desarrollar inteligencias artificiales con capacidades cognitivas similares a las humanas, es un tema fascinante y desafiante. Se centra en emular funciones cognitivas como el aprendizaje, razonamiento, toma de decisiones y adaptación a nuevos contextos a través de redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano.

Sin embargo, los avances actuales aún enfrentan barreras importantes, especialmente en términos de conciencia y transparencia en la toma de decisiones, lo que plantea dificultades en aplicaciones críticas como la medicina o el derecho.

A medida que las mentes artificiales se vuelvan más complejas, surgen cuestiones éticas clave relacionadas con la privacidad, seguridad y responsabilidad, especialmente si estas máquinas adquieren poder de decisión.

Argentina, con un fuerte capital humano en áreas como informática y neurociencia, tiene el potencial para avanzar en este campo, pero enfrenta desafíos debido a la falta de infraestructura avanzada. No obstante, la colaboración internacional puede acelerar el progreso y permitir enfoques enfocados en problemas regionales específicos como la agricultura, la salud y la energía.

El desarrollo de mentes artificiales requiere un enfoque ético y responsable, considerando tanto sus enormes oportunidades como los riesgos asociados. Argentina tiene el potencial de ser un líder en esta área, impulsando innovaciones tecnológicas y mejorando la calidad de vida mediante una economía del conocimiento.

-¿Qué papel jugarán las inversiones gubernamentales y privadas en el avance de estas tecnologías en la Argentina?

-Las inversiones públicas y privadas serán esenciales para el desarrollo de la NeuroAI, similar a lo que ocurre en países como Estados Unidos, donde existen programas de financiación e inversiones estratégicas de empresas tecnológicas.

En Argentina, aún se está desarrollando un ecosistema comparable, pero adoptando un enfoque similar al de países como EE. UU., Alemania o el Reino Unido, se podrían transformar significativamente la innovación y la capacitación de recursos humanos. La inversión en infraestructura tecnológica avanzada, como supercomputadoras y laboratorios especializados, es fundamental para llevar a cabo investigaciones de vanguardia en NeuroAI.

Es clave aumentar la colaboración público-privada para fortalecer la investigación aplicada y el desarrollo de nuevos productos y servicios innovadores. Las empresas tecnológicas deberían invertir más en áreas emergentes como la NeuroAI y apoyar a las startups, lo que generaría nuevos empleos y fomentaría un ciclo continuo de innovación.

El impacto de estas inversiones sería económico, social y educativo, posicionando a Argentina como un referente regional en tecnología avanzada, mejorando tratamientos para enfermedades neurológicas y fortaleciendo el sistema científico local.

Sin embargo, para lograrlo, es necesario superar desafíos como la falta de financiamiento sostenido, la escasez de recursos humanos especializados y la necesidad de mayor integración entre los actores del ecosistema. A pesar de estos obstáculos, las oportunidades para utilizar la NeuroAI en Argentina para resolver problemas locales y generar un impacto global son vastas.

Desde su experiencia, ¿qué habilidades son esenciales para los futuros investigadores que deseen trabajar en NeuroAI?

El campo de la NeuroAI requiere investigadores multidisciplinarios con una combinación de habilidades técnicas, científicas y de pensamiento crítico. Es esencial tener conocimientos en neuroanatomía, neurofisiología y neurociencia cognitiva para comprender el cerebro y sus funciones, así como experiencia en áreas como aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento de datos.

Habilidades en programación (Python, R, Matlab) y herramientas como TensorFlow y PyTorch son claves para crear modelos computacionales. Además, es fundamental dominar el manejo de datos, como aquellos obtenidos de EEG y fMRI, y contar con experiencia en plataformas de computación en la nube.

Más allá de las destrezas técnicas, el pensamiento crítico es crucial para evaluar la evidencia científica, formular hipótesis y abordar problemas complejos. La colaboración interdisciplinaria y habilidades interpersonales son necesarias para trabajar eficazmente con expertos de diferentes áreas.

Finalmente, una comunicación clara y efectiva de los resultados de la investigación, tanto escrita como oral, es esencial para hacer que los descubrimientos sean accesibles a diversos públicos, incluidos otros investigadores y actores de la industria. El perfil del investigador en NeuroAI combina habilidades técnicas, analíticas, colaborativas y de comunicación.