Un grupo de investigadores de la Universidad de Tohoku ha utilizado un modelo de red neuronal que reproduce el cerebro en una computadora para comprender por qué las personas con trastorno del espectro autista tienen dificultades para interpretar las expresiones faciales.
La investigación fue publicada en la revista Informes científicos el 26 de julio de 2021.
Reconocer diferentes emociones
Yuta Takahashi es coautor del artículo.
“Los humanos reconocen diferentes emociones, como la tristeza y la ira al observar las expresiones faciales. Sin embargo, se sabe poco sobre cómo llegamos a reconocer diferentes emociones en función de la información visual de las expresiones faciales”, dijo Takahashi.
“Tampoco está claro qué cambios ocurren en este proceso que lleva a las personas con trastorno del espectro autista a tener dificultades para leer las expresiones faciales”, continuó Takahashi.
Teoría del procesamiento predictivo
El grupo de investigación se basó en la teoría del procesamiento predictivo, que dice que el cerebro predice constantemente el próximo estímulo sensorial. Cuando la predicción es incorrecta, el cerebro se adapta y la información sensorial, como las expresiones faciales, ayudan a reducir el error de predicción.
El modelo de red neuronal artificial desarrollado por el equipo utiliza la teoría del procesamiento predictivo y pudo reproducir el proceso de desarrollo. Hizo esto entrenándose para predecir cómo se moverían partes de la cara en videos de expresión facial.
El siguiente paso fue autoorganizar los grupos de emociones en el espacio neuronal de nivel superior del modelo de red neuronal. Al mismo tiempo, la modelo desconocía a qué emoción correspondía la expresión facial del video.
El modelo también pudo generalizar expresiones faciales desconocidas que no se dieron en el entrenamiento, así como reproducir movimientos de partes faciales y minimizar los errores de predicción.
Imagen: Yuta Takahashi, et al.
Luego, el equipo de investigadores indujo anomalías en las actividades de las neuronas durante los experimentos, lo que ayudó a proporcionar información sobre los efectos en el desarrollo del aprendizaje y las características cognitivas. Los experimentos demostraron que la capacidad de generalización disminuyó en el modelo donde se redujo la heterogeneidad de la actividad en la población neural. Esto sugirió que se inhibió la formación de grupos emocionales en las neuronas de nivel superior, y condujo a que el modelo de red neuronal tuviera una tendencia a fallar en la identificación de la emoción de las expresiones faciales desconocidas, que también es un síntoma del trastorno del espectro autista.
Takahashi dice que el estudio sugiere que la teoría del procesamiento predictivo puede explicar el reconocimiento de emociones a partir de expresiones faciales utilizando un modelo de red neuronal.
“Esperamos ampliar nuestra comprensión del proceso por el cual los humanos aprenden a reconocer las emociones y las características cognitivas de las personas con trastorno del espectro autista”, dijo Takahashi. “El estudio ayudará a avanzar en el desarrollo de métodos de intervención apropiados para las personas que tienen dificultades para identificar las emociones”.