PDF de programación - Tema 3. MODELOS

Tema 3. MODELOS
Tema 3. MODELOS

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CONTENIDOS
CONTENIDOS

FUNDAMENTOS
1. Modelos computacionales.
2. Computación y Neurociencia.

2.1 Apoyo Informático a la investigación experimental.
2.2 Modelos del cerebro:

A. Realistas – biológicos.

NEURON
GENESIS
MCELL

B. Conexionistas – RNA.
C. Estadísticos o simbólicos.

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MODELOS
MODELOS
COMPUTACIONALES
COMPUTACIONALES

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

Representacióón de un

MODELO:: Representaci
MODELO
sistema real. . Gracias a su
construcción pueden obtenerse resultados importantes y posee
utilidades diversas:

n de un sistema real

Es un medio que permite resolver problemas científicos
estableciendo relaciones entre datos que a simple vista se
presentan aislados.

Sirve para poner a prueba teorías, suposiciones o hipótesis.

Hace surgir nuevas dudas e interrogantes, lo que llevará a
posteriores pruebas y afianzamiento de nuevos descubrimientos.

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

El lenguaje formal en el que se describe un modelo

facilita el poder discriminar y abstraer conceptos
complejos.

Puede abordar el estudio de un sistema complejo
descomponiéndolo en elementos más sencillos y
posteriormente integrarlo para estudiar su
funcionamiento global.

Difícil aislar los subsistemas de un ser vivo y determinar sus límites

con precisión, ya que todos están interrelacionados.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

Construir un modelo: encontrar un marco de referencia adecuado

que permita interpretar datos experimentales.

Los modelos, aunque sean incompletos, si son suficientemente

representativos de nuestro conocimiento de la realidad,
pueden ser de gran ayuda debido a que en el sistema existen
normalmente:

Limitaciones para obtener información.

Limitaciones del sistema debidas a su estructura.

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

Aunque la utilización de modelos tiene muchas ventajas, hay que

manejarlos con cierto cuidado. Por ejemplo:

• A un sistema le llega una entrada del exterior y el sistema la analiza,

modifica y produce una salida al exterior.

• Si la señal de entrada va acompañada de ruido, la equivalencia entre el

comportamiento del sistema real y el modelo puede no ser total.

• De todas formas el modelo puede dar una idea de lo que ocurre en el

sistema real.

El comportamiento de cualquier modelo sometido a estímulos adecuados,

“simulará” el funcionamiento del sistema real estudiado.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES
PROCESO DE MODELIZACIÓÓNN
PROCESO DE MODELIZACI

SS

HH

EE

CC

MM

SS Sistema
HH Hipótesis
MM Modelo
CC Comparador
EE Elaborador

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

Se considera que el modelo y el sistema a modelizar son

equivalentes:

Si ofrecen el mismo comportamiento frente a excitaciones

equivalentes.

Se procura que el modelo posea el número de características
más simplificado posible que dé origen al comportamiento
esperado, cuidando no omitir ningún parámetro importante.

Las diferencias comprobadas entre los resultados de una

simulación y la experimentación:

Permiten mejorar la construcción del modelo, dando la posibilidad así

de adaptar mejor el modelo al sistema real.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

CONSIDERACIONES IMPORTANTES:
A la construcción de un modelo le sigue su validación:

Se compara su comportamiento con el del sistema que
representa: mecánico (coche), biológico (neurona), etc.

Se intentan descubrir características del modelo que no fueran

previstas inicialmente.

Importante verificar si el nivel de estudio es adecuado:

• Por ejemplo, una neurona puede ser estudiada a nivel: bioquímico,

fisiológico, informático, etc.

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES

En el sistema nervioso, un proceso relevante a modelizar puede ser:

Subcelular: mecanismos de membrana.
Entrada y salida de una neurona, considerada aisladamente y como

una unidad funcional.

Funcionamiento de redes de neuronas con relaciones intercelulares

complejas.

Correspondencias entre redes de neuronas y el propio

comportamiento global del organismo con respecto a su medio.

Uno de los principales problemas: unificación terminológica.

Se precisarán equipos multidisciplinares para avanzar en un área

compleja.

CONTENIDOS
CONTENIDOS

FUNDAMENTOS
1. Modelos computacionales.
2. Computación y Neurociencia.

2.1 Apoyo Informático a la investigación experimental.
2.2 Modelos del cerebro:

A. Realistas – biológicos.

NEURON
GENESIS
MCELL

B. Conexionistas – RNA, RNGA.
C. Estadísticos o simbólicos.

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COMPUTACIÓÓN Y N Y
COMPUTACI
NEUROCIENCIA:
NEUROCIENCIA:

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APOYO A LA
APOYO A LA
EXPERIMENTACIÓÓNN
EXPERIMENTACI

La Computación aporta a la Neurociencia tanto nuevas herramientas

como nuevas metodologías de trabajo.

Algunas herramientas computacionales son programas informáticos que

ofrecen múltiples posibilidades en el laboratorio tradicional.

Las aplicaciones usuales son:

Presentación de estímulos: En experimentos relacionados con

sistemas sensoriales es importante la precisión de los estímulos
así como la exactitud en aspectos tales como la velocidad, la
orientación, la intensidad, el brillo, etc.

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APOYO A LA EXPERIMENTACIÓÓN N
APOYO A LA EXPERIMENTACI
BIOLBIOLÓÓGICAGICA

Más aplicaciones usuales:

Recogida y etiquetado de datos: la cantidad de datos puede ser
elevada, hay que almacenarlos y etiquetarlos convenientemente
para reconocer el tiempo en el que se han tomado, la vía de la que
proceden, las condiciones en las que se llevó a cabo el proceso,
etc.

Control del experimento: Las computadoras se ocupan de

sincronizar la presentación de estímulos, tiempo de cada evento,
etc.

Análisis de datos: programas estadísticos, de gráficos, etc.
Toma y reconstrucción de imágenes 3D: Mediante programas

asociados a microscopía confocal, TAC, Resonancia, etc.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES
EN NEUROCIENCIA
EN NEUROCIENCIA

TIPOS DE MODELOS DEL CEREBRO:
TIPOS DE MODELOS DEL CEREBRO:

1. REALISTAS: Concretar o especificar las estructuras conocidas de los

sistemas biológicos y posterior estudio del comportamiento que
ocasionan. Suelen ser utilizado por los científicos.

2. CONEXIONISTAS: Lo suelen utilizar los ingenieros. Consiste en

especificar un comportamiento e intentar construir unas estructuras que
lo ejecuten.

McCulloch y Pitts, Wiener y Von Newmann hicieron estudios sobre
Cibernética y teoría de autómatas para la integración biológica con
métodos de ingeniería. Son McCulloch y Pitts quienes proponen en 1.943 el
modelo de neurona artificial que lleva su nombre.

3. ESTADÍSTICOS O SIMBÓLICOS. Analizan la dinámica de conjuntos de
neuronas y pretenden modelar funciones cognitivas de alto nivel, como
el razonamiento o la capacidad de resolución de problemas.

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MODELOS COMPUTACIONALES EN
MODELOS COMPUTACIONALES EN
NEUROCIENCIA
NEUROCIENCIA

SE ANALIZARÁÁN LOS DOS PRIMEROS TIPOS:
N LOS DOS PRIMEROS TIPOS:
SE ANALIZAR

1. REALISTAS: Modelos computacionales biológicos. Se analizará un

ejemplo de su aplicación:

Corriente AHP en Neuronas Piramidales de Hipocampo.

2. CONEXIONISTAS: Redes de Neuronas Artificiales.

MODELOS
MODELOS
REALISTAS
REALISTAS
Modelos Computacionales Biolóógicos
gicos
Modelos Computacionales Biol

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES
REALISTAS
REALISTAS

Modelos en Neurociencia creados con el fin de aumentar el

conocimiento existente sobre el sistema nervioso.
El sistema nervioso es increíblemente complejo.
Existen diversas maneras de analizar la estructura del sistema

nervioso:

• Técnicas de tinción.
• Scanners cerebrales.
• Medición de corrientes y voltaje con microelectrodos.
• Pruebas clínicas: electroencéfalogramas, electromiogramas, etc.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES
REALISTAS
REALISTAS

En neurofisiología, neuroanatomía y cibernética los

investigadores solo pueden analizar destruyendo parcialmente.
Ejemplos:

Introduciendo un microelectrodo en el sistema nervioso, se pueden
obtener datos de gran detalle local, pero también se habrá causado
un pequeño trauma.

Un cibernetista que estudie el comportamiento de animales puede

producir una lesión intelectual.

Cada técnica empleada permite analizar un cierto fenómeno o

varios, pero no todos.

Necesario reunir los resultados de todas las técnicas para

conseguir una visión completa.

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MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUTACIONALES
REALISTAS
REALISTAS
L ES LA MANERA MÁÁS ADECUADA DE
S ADECUADA DE

NO SE PUEDE DECIR CUÁÁL ES LA MANERA M
NO SE PUEDE DECIR CU

AVANZAR EN INVESTIGACIÓÓN, PERO:
N, PERO:
AVANZAR EN INVESTIGACI

Es necesario que el investigador tenga el asesoramiento y

preparación adecuados en los temas implicados en el trabajo
que va a realizar.

En estudios con los modelos computacionales se evitará la

destrucción, aunque fuera parcial.

TAREA MUY DIFÍÍCIL Y DE M
TAREA MUY DIF

CIL Y DE MÁÁXIMA IMPORTANCIA
XIMA IMPORTANCIA

Reunión de científicos de todas las áreas implicadas en el
modelo a construir, consiguiendo que se entiendan entre ellos: idioma
común.

MODELOS COMPUTACIONALES
MODELOS COMPUT