Hace unos años atrás les contamos de un equipo de investigadores de la
Universidad de California en Berkeley que crearon un sistema de
imaginería mediante resonancia magnética que es capaz de recrear
parcialmente las imágenes que uno observó previamente y que abría la
posibilidad de reconstruir lo que uno veía en sus sueños.
Pues bien, un equipo de investigadores de Kyoto, Japón, publicaron un artículo llamado ‘Decodificación Neural de Imaginería Visual Durante el Sueño‘, en el que describen el procedimiento con el que crearon una máquina que, aprendiendo lo suficiente acerca de los patrones neurológicos de tres participantes en el experimento, fue capaz de predecir lo que veían en sus sueños con un 60% de efectividad.
El método se basa en el concepto que nuestros cerebros reaccionan ante diferentes tipos de estímulos visuales siguiendo patrones predecibles, por lo que con el tiempo, un algoritmo puede aprender a identificar la correlación entre diferentes tipos de visualizaciones con los patrones cerebrales.
El estudio relata que analizó a individuos mientras dormían con una máquina de resonancia magnética funcional (o fMRI), logrando encontrar a que imágenes específicas, no sólo direcciones visuales, correspondían determinadas lecturas.
Los tres participantes del experimento se turnaban para dormir en un escaner de resonancia magnética por períodos de tres horas durante 10 días mientras tenían conectados una máquina de electroencefalografía para determinar en que etapa del sueño se encontraban.
Tras unas 200 pruebas con cada uno de los participantes del experimento, donde les preguntaban que describieran lo que veían en sus sueños para registrarlo y compararlo con sus patrones cerebrales, descartando que se traten de patrones normales durante el sueño, un algoritmo fue capaz de aprender a identificar la actividad cerebral de los participantes cuando soñaban.
Posteriormente, los hicieron dormir y tras despertar, el algoritmo fue capaz de determinar lo que efectivamente soñaban con una predicción que superaba al azar de un 60%, que si bien no es perfecta, se destacaba cuando había que distinguir categorías de visualizaciones, como por ejemplo si veían una persona o un paisaje, aunque tuviera problemas para especificar un escenario en particular.
Si bien son predicciones bastante toscas, el sistema demuestra que nuestros sueños pueden ser una experiencia subjetiva y privada, pero produce información consistente y objetiva que puede ser analizada por terceros, lo que en un futuro incluso se podría refinar aún más para una interpretación mucho más completa y sofisticada de lo que soñamos.
Pues bien, un equipo de investigadores de Kyoto, Japón, publicaron un artículo llamado ‘Decodificación Neural de Imaginería Visual Durante el Sueño‘, en el que describen el procedimiento con el que crearon una máquina que, aprendiendo lo suficiente acerca de los patrones neurológicos de tres participantes en el experimento, fue capaz de predecir lo que veían en sus sueños con un 60% de efectividad.
El método se basa en el concepto que nuestros cerebros reaccionan ante diferentes tipos de estímulos visuales siguiendo patrones predecibles, por lo que con el tiempo, un algoritmo puede aprender a identificar la correlación entre diferentes tipos de visualizaciones con los patrones cerebrales.
El estudio relata que analizó a individuos mientras dormían con una máquina de resonancia magnética funcional (o fMRI), logrando encontrar a que imágenes específicas, no sólo direcciones visuales, correspondían determinadas lecturas.
Los tres participantes del experimento se turnaban para dormir en un escaner de resonancia magnética por períodos de tres horas durante 10 días mientras tenían conectados una máquina de electroencefalografía para determinar en que etapa del sueño se encontraban.
Tras unas 200 pruebas con cada uno de los participantes del experimento, donde les preguntaban que describieran lo que veían en sus sueños para registrarlo y compararlo con sus patrones cerebrales, descartando que se traten de patrones normales durante el sueño, un algoritmo fue capaz de aprender a identificar la actividad cerebral de los participantes cuando soñaban.
Posteriormente, los hicieron dormir y tras despertar, el algoritmo fue capaz de determinar lo que efectivamente soñaban con una predicción que superaba al azar de un 60%, que si bien no es perfecta, se destacaba cuando había que distinguir categorías de visualizaciones, como por ejemplo si veían una persona o un paisaje, aunque tuviera problemas para especificar un escenario en particular.
Si bien son predicciones bastante toscas, el sistema demuestra que nuestros sueños pueden ser una experiencia subjetiva y privada, pero produce información consistente y objetiva que puede ser analizada por terceros, lo que en un futuro incluso se podría refinar aún más para una interpretación mucho más completa y sofisticada de lo que soñamos.
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