El maniquí de red neuronal muestra por qué las personas con autismo leen las expresiones faciales de forma diferente

0


Las personas con trastorno del espectro autista tienen dificultades para interpretar las expresiones faciales.

Utilizando un modelo de red neuronal que imita el cerebro en una computadora, un grupo de investigadores de la Universidad de Tohoku reveló cómo sucedió esto.

El periódico Informes científicos publicó los resultados el 26 de julio de 2021.

«Los seres humanos reconocen diferentes emociones, como la tristeza y la ira, al observar las expresiones faciales. Sin embargo, se sabe poco acerca de cómo llegamos a reconocer diferentes emociones en función de la información visual de las expresiones faciales», dijo el coautor del artículo, Yuta Takahashi.

«Tampoco está claro qué cambios ocurren en este proceso que hace que las personas con trastorno del espectro autista tengan dificultades para leer las expresiones faciales».

El equipo de investigación utilizó la teoría del procesamiento predictivo para ayudar a comprender más. Según esta teoría, el cerebro predice constantemente el próximo estímulo sensorial y se adapta cuando su predicción es incorrecta. La información sensorial, como las expresiones faciales, ayuda a reducir el error de predicción.

El modelo de red neuronal artificial incorporó la teoría del procesamiento predictivo y reprodujo el proceso de desarrollo al aprender a predecir cómo se moverían las partes faciales en los videos de expresión facial. Posteriormente, los grupos de emociones se autoorganizaron en el espacio neuronal de nivel superior del modelo de red neuronal, sin que el modelo supiera qué emoción corresponde a la expresión facial en el video.

El modelo podría generalizar expresiones faciales desconocidas no proporcionadas en el entrenamiento, reproduciendo los movimientos de las partes faciales y minimizando los errores de predicción.

A continuación, los investigadores realizaron experimentos e indujeron anomalías en la actividad neuronal para estudiar los efectos sobre el desarrollo del aprendizaje y las características cognitivas. En el modelo en el que se redujo la heterogeneidad de la actividad en la población neuronal, también se redujo la capacidad de generalizar; por lo tanto, se inhibió la formación de grupos emocionales en neuronas de nivel superior. Esto ha llevado a una tendencia a no identificar la emoción de expresiones faciales desconocidas, un síntoma similar del trastorno del espectro autista.

Según Takahashi, el estudio dejó en claro que la teoría del procesamiento predictivo puede explicar el reconocimiento de emociones a partir de expresiones faciales utilizando un modelo de red neuronal.

«Esperamos profundizar nuestra comprensión del proceso mediante el cual los humanos aprenden a reconocer las emociones y las características cognitivas de las personas con trastorno del espectro autista», agregó Takahashi. «El estudio ayudará a avanzar en el desarrollo de métodos de intervención adecuados para las personas que tienen dificultades para identificar las emociones».

Fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Universidad de Tohoku. Nota: El contenido se puede cambiar por estilo y longitud.

También podría gustarte
Deja una respuesta

Su dirección de correo electrónico no será publicada.

This website uses cookies to improve your experience. We'll assume you're ok with this, but you can opt-out if you wish. Accept Read More