Profesor Ignacio Bordeu lidera nuevo proyecto para estudiar redes neuronales y sus aplicaciones en inteligencia artificial

Las redes de neuronas en nuestro cerebro son altamente plásticas. Tienen la capacidad de adaptarse y modificar su conectividad en respuesta a estímulos. Sin embargo, las redes neuronales artificiales utilizadas en deep learning (como ChatGPT), pierden su plasticidad durante su entrenamiento, obligándonos a reentrenar la red desde cero cada vez que se quiere incorporar nueva información en un proceso costoso y poco eficiente. 

El académico del Departamento de Física de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, Dr. Ignacio Bordeu, abordará este problema como parte del proyecto “Red Interdisciplinaria de Autoorganización Neuronal (RIAN)”, iniciativa que resultó seleccionada -con el segundo puntaje más alto- en el concurso “Redes, Núcleos e Iniciativas de Colaboración Académica de carácter Transdisciplinario (RNIT 2025)”. 

El concurso, implementado por la Vicerrectoría de Investigación  y Desarrollo (VID) de la Universidad de Chile, a través de su Departamento de Innovación, busca impulsar e institucionalizar la interdisciplina y la transdisciplina en la Universidad de Chile, fomentando la creación y consolidación de redes académicas que integren saberes científicos, tecnológicos, humanísticos y artísticos. En la versión actual participaron un total de 64 proyectos, 21 de los cuales resultaron seleccionados.

La investigación del profesor Bordeu, cuya directora alterna es la Dra. Magdalena Sanhueza, doctora en Biología Molecular, Celular y Neurociencias de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Chile, reúne a biólogos, físicos teóricos y experimentales, e ingenieros computacionales, y propone estudiar cómo las redes neuronales biológicas se organizan, se adaptan y evolucionan en el tiempo.

“El estudio de las redes adaptativas tiene implicaciones a largo plazo significativas, especialmente para la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales”, explica Bordeu. “En el contexto de la neurociencia, el objetivo es comprender cómo se adaptan y se modifican las redes neuronales en cultivos celulares in vitro para luego aplicar ese conocimiento a otros contextos. Esto puede contribuir a nuevas propuestas para mejorar la plasticidad de redes neuronales artificiales, una limitación importante en los modelos actuales”.

Para llevar a cabo la investigación, el proyecto utilizará cultivos neuronales in vitro como sistema experimental controlado: las neuronas, al organizarse espontáneamente en una cápsula de Petri, forman redes funcionales que cambian con el tiempo, explica Ignacio Bordeu. Estas redes -agrega- muestran propiedades clave de los sistemas complejos adaptativos, como aprendizaje, memoria en respuesta a estímulos externos. 

“El proyecto pondrá especial atención en la transición desde una conectividad predominantemente excitatoria hacia un balance excitación-inhibición, un proceso fundamental para la plasticidad cerebral y que también se observa en estos cultivos. Este balance entre interacciones excitatorias e inhibitorias entre neuronas es lo que permite al cerebro procesar información y funcionar de forma normal, y su disrupción puede desencadenar crisis epilépticas y la pérdida de funciones cognitivas, entre otras cosas. Comprender esta transición permitirá avanzar en descripciones teóricas de la plasticidad y la memoria, con proyecciones tanto biomédicas como tecnológicas”, explica el académico del DFI.

Entre los resultados esperados se cuentan la consolidación de una red interdisciplinaria duradera, el desarrollo de un sistema experimental orientado al estudio de la adaptación neuronal, la generación de modelos teóricos integrados y la preparación de futuras postulaciones a nuevos proyectos asociativos.

Con esta investigación el Departamento de Física de la FCFM refuerza su rol como protagonista de investigaciones en la frontera del conocimiento científico, avanzando hacia una comprensión integral de la adaptación en sistemas neuronales, con impacto potencial en el estudio de enfermedades neurodegenerativas y envejecimiento, así como en el desarrollo de nuevas metodologías para inteligencia artificial inspiradas en el funcionamiento neuronal.