Puntos desplazándose de los lados izquierdo y derecho hacia el centro en una aparente ilusión óptica de movimiento.

Un equipo de científicos ha utilizado una gran cantidad de información para desarrollar una red neuronal artificial capaz de ayudarlos a comprender mejor cómo el cerebro humano procesa el movimiento.

Tras usarla en un experimento visual clásico, han comprendido y confirmado algunos hallazgos de estudios previos sobre este tema. Los detalles se publicaron en un artículo en Journal of Vision.

MotionNet, una red neuronal artificial para aprender sobre el movimiento

Los investigadores han usado décadas de datos recolectados de estudios sobre la percepción del movimiento humano para entrenar una red neuronal artificial llamada MotionNet.

El objetivo detrás de esta ardua y didáctica tarea era estimar la velocidad y la dirección de las secuencias de imágenes para, de este forma, comprender mejor cómo es que el cerebro humano procesa el movimiento, algo que no es fácil de medir en uno real.

El fenómeno phi

Para ello, partieron de una ilusión óptica interesante. Si un punto negro ubicado en el lado izquierdo de una pantalla empieza a desvanecerse mientras se forma un punto negro a la derecha, tendremos la impresión de haber visto que el punto se mueve de izquierda a derecha. Los investigadores han llamado esto el movimiento “phi”.

Pero si el fondo es oscuro y el punto que aparece a la derecha es blanco, la impresión que nos dará es que el punto se ha movido en sentido inverso, de derecha a izquierda. A esto se le conoce como movimiento “phi inverso”.

“Es muy difícil medir directamente lo que sucede dentro del cerebro humano cuando percibimos movimiento; incluso nuestra mejor tecnología médica no puede mostrarnos todo el sistema en funcionamiento”, el Dr. Reuben Rideaux, investigador en el Departamento de Psicología de la Universidad de Cambridge y primer autor del estudio. “Con MotionNet tenemos acceso completo”.

Red neuronal artificial percibe el movimiento como el lo hace el cerebro humano

Sus experimentos reprodujeron el movimiento phi inverso en la red MotionNet y compararon la forma en que esta lo percibió con cómo lo hace el cerebro humano. Así descubrieron que esta cometía los mismos errores de percepción descritos previamente. Pero, a diferencia de nosotros, la red parecía estar al tanto de la razón detrás de dicha ilusión.

En su artículo indican que, en nuestro cerebro, las neuronas parecen estar sintonizadas con la dirección del movimiento, lo que hace que caigamos en la trampa. Sin embargo, en el experimento en MotionNet, las neuronas estaban sintonizadas en la dirección opuesta al movimiento real.

Velocidad del movimiento dependiente de la distancia y la visibilidad

También notaron que la velocidad del movimiento de phi inverso depende de la distancia entre los puntos en la pantalla. Es decir, los puntos de la ilusión parecen moverse a una velocidad mayor si están separados por una distancia corta; si la distancia es menor, entonces se moverán más lento.

Para comprender mejor este hallazgo conviene tomar en cuenta varios aspectos. Los humanos son buenos para calcular la velocidad y dirección de un objeto con solo mirarlo, y como evidencia, la variedad de deportes de pelota que jugamos. Y aunque no somos conscientes de ello, lo hacemos interpretando los patrones cambiantes de luz.

Un estudio previo sobre el movimiento, por ejemplo, reveló que las neuronas del cerebro humano están sesgadas hacia velocidades lentas. Es por ello que, cuando hay poca visibilidad, tendemos a creer que los objetos se mueven de forma más lenta de lo que lo hacen, como si nuestros ojos fueran una cámara e intentáramos capturar un momento con ellos.

Ahora los investigadores deberán comprobar que la información proporcionada por la red MotionNet tengan validez biológica. Mientras tanto, puedes echar un vistazo a otras ilusiones ópticas que hemos explicado en TekCrispy recientemente.

Referencia:

Exploring and explaining properties of motion processing in biological brains using a neural network. https://jov.arvojournals.org/article.aspx?articleid=2772326

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