Algoritmos baseados no cérebro criam redes melhores

Algoritmos baseados no cérebro criam redes melhores

Pesquisadores de Salk e Carnegie Mellon descobrem como o cérebro poda as sinapses no desenvolvimento

LA JOLLA–Quando se trata de desenvolver redes eficientes e robustas, o cérebro geralmente sabe melhor.
Pesquisadores do Salk Institute for Biological Studies e da Carnegie Mellon University determinaram, pela primeira vez, a taxa na qual o cérebro em desenvolvimento elimina conexões desnecessárias entre os neurônios durante a primeira infância.

Embora os engenheiros usem uma abordagem radicalmente diferente para construir redes distribuídas de computadores e sensores, a equipe de pesquisa de cientistas da computação descobriu que seus novos insights poderiam ser usados ​​para melhorar a robustez e a eficiência das redes computacionais distribuídas. As descobertas foram publicadas em Biologia Computacional PLOS em julho 16, 2015.

“Ao pensar computacionalmente sobre como o cérebro se desenvolve, questionamos como as taxas de corte de sinapses podem afetar a topologia e a função da rede”, diz Saket Navlakha, professor assistente do Centro de Biologia Integrativa do Instituto Salk e ex-pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Aprendizado de Máquina da Carnegie Mellon. “Usamos os insights resultantes para desenvolver novos algoritmos para a construção de redes adaptáveis ​​e robustas em outros domínios.”

A estrutura da rede é um tópico importante para biólogos e cientistas da computação. Em biologia, entender como a rede de neurônios no cérebro se organiza para formar sua estrutura adulta é a chave para entender como o cérebro aprende e funciona. Na ciência da computação, entender como otimizar a organização da rede é essencial para produzir sistemas interconectados eficientes.

Os pesquisadores de Salk e Carnegie Mellon desenvolveram um novo modelo para construir redes eficientes, estudando a taxa na qual o cérebro reduz algumas de suas conexões durante o desenvolvimento. Nesse modelo, os nós (como neurônios ou sensores) fazem muitas conexões (à esquerda) antes de retornar às conexões mais relevantes (à direita). A equipe aplicou seu algoritmo baseado em poda sináptica aos padrões de voo aéreo e descobriu que era capaz de criar rotas para permitir que os passageiros chegassem aos seus destinos com eficiência.

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Imagem: Cortesia do Salk Institute for Biological Studies

Mas os processos que o cérebro e os engenheiros de rede usam para aprender a estrutura de rede ideal são muito diferentes.
Os neurônios criam redes por meio de um processo chamado poda. No nascimento e durante a primeira infância, os neurônios do cérebro fazem um grande número de conexões – mais do que o cérebro precisa. À medida que o cérebro amadurece e aprende, ele começa a cortar rapidamente as conexões que não estão sendo usadas. Quando o cérebro atinge a idade adulta, ele tem cerca de 50 a 60% menos conexões sinápticas do que tinha no auge da infância.

Em nítido contraste, as redes de ciência da computação e engenharia são frequentemente otimizadas usando a abordagem oposta. Essas redes inicialmente contêm um pequeno número de conexões e, em seguida, adicionam mais conexões conforme necessário.

“As redes projetadas são construídas adicionando conexões em vez de removê-las. Você pensaria que desenvolver uma rede usando um processo de remoção seria um desperdício”, diz Ziv Bar-Joseph, professor associado nos departamentos de Machine Learning e Biologia Computacional da Carnegie Mellon. “Mas, como mostramos, há casos em que esse processo também pode ser benéfico para a engenharia.”

Os pesquisadores primeiro determinaram os principais aspectos do processo de poda contando o número de sinapses presentes no córtex somatossensorial de um modelo de camundongo ao longo do tempo. Depois de contar as sinapses em mais de 10,000 imagens de microscopia eletrônica, eles descobriram que as sinapses foram rapidamente podadas no início do desenvolvimento e, com o passar do tempo, a taxa de poda diminuiu.

Os resultados desses experimentos permitiram à equipe desenvolver um algoritmo para projetar redes computacionais com base na abordagem de poda cerebral. Usando simulações e análises teóricas, eles descobriram que o algoritmo baseado em neurociência produzia redes muito mais eficientes do que os métodos de engenharia atuais.

Nas redes criadas com poda, o fluxo de informações foi mais direto e forneceu vários caminhos para as informações chegarem ao mesmo endpoint, o que minimizou o risco de falha na rede.

“Pegamos esse algoritmo de alto nível que explica como as estruturas neurais são construídas durante o desenvolvimento e o usamos para inspirar um algoritmo para uma rede projetada”, diz Alison Barth, professora do Departamento de Ciências Biológicas da Carnegie Mellon e membro da iniciativa BrainHubSM da universidade. “Acontece que essa abordagem baseada em neurociência pode oferecer algo novo para os cientistas da computação e engenheiros pensarem enquanto constroem redes”.

Como um teste de como o algoritmo poderia ser usado fora da neurociência, Navlakha aplicou o algoritmo aos dados de voo do Departamento de Transportes dos EUA. Ele descobriu que o algoritmo baseado em poda sináptica criava as rotas mais eficazes para permitir que os passageiros chegassem aos seus destinos.

“Percebemos que não seria rentável aplicar isso a redes que requerem infraestrutura significativa, como ferrovias ou oleodutos”, disse Navlakha. “Mas para aqueles que não o fazem, como redes sem fio e redes de sensores, esse pode ser um método adaptativo valioso para orientar a formação de redes.”

Além disso, os pesquisadores dizem que o trabalho tem implicações para a neurociência e acreditam que a mudança nas taxas de poda da adolescência para a idade adulta pode indicar que existem diferentes mecanismos bioquímicos subjacentes à poda.

“A neurociência algorítmica é uma abordagem para identificar e usar as regras que estruturam a função cerebral”, disse Barth. “Há muito que o cérebro pode nos ensinar sobre computação e muito que a ciência da computação pode fazer para nos ajudar a entender como as redes neurais funcionam.”

Sobre o Salk Institute for Biological Studies:
O Salk Institute for Biological Studies (https://www.salk.edu/) é uma das instituições de pesquisa básica mais proeminentes do mundo, onde professores de renome internacional investigam questões fundamentais das ciências da vida em um ambiente único, colaborativo e criativo. Com foco na descoberta e na orientação de futuras gerações de pesquisadores, os cientistas da Salk fazem contribuições inovadoras para nossa compreensão do câncer, envelhecimento, Alzheimer, diabetes e doenças infecciosas, estudando neurociência, genética, biologia celular e vegetal e disciplinas relacionadas.