Un informe publicado por Infobae detalla que una herramienta desarrollada por Meta es capaz de anticipar patrones de actividad cerebral a partir de estímulos audiovisuales, utilizando datos agregados de múltiples personas en lugar de mediciones individuales.
El sistema fue creado por el equipo de investigación en inteligencia artificial de la compañía y se basa en el análisis de grandes volúmenes de información.
Cómo funciona el modelo
La tecnología, denominada TRIBE v2, procesa simultáneamente video, audio y texto para generar estimaciones sobre la actividad neuronal medida mediante resonancia magnética funcional.
El modelo fue entrenado con más de 1.000 horas de contenido y datos de 720 participantes, incluyendo series, documentales, películas y otros materiales audiovisuales.
A diferencia de enfoques anteriores, que analizaban cerca de 1.000 puntos cerebrales, este sistema amplía la capacidad hasta aproximadamente 70.000 unidades de medición, lo que permite mayor nivel de detalle en las predicciones.
Enfoque basado en patrones grupales
El desarrollo se centra en identificar regularidades compartidas entre diferentes individuos, filtrando variaciones propias de cada persona.
De esta forma, el modelo genera una representación promedio que busca aproximarse al comportamiento general del cerebro ante determinados estímulos.
Los resultados muestran que las estimaciones obtenidas presentan correlaciones superiores a las registradas en mediciones individuales dentro de ciertos conjuntos de datos científicos.
Aplicaciones en investigación
El uso de esta herramienta permite realizar simulaciones sin necesidad de exponer directamente a personas a estudios en escáneres cerebrales.
Este enfoque, conocido como neurociencia in silico, facilita la planificación de experimentos y la evaluación previa de hipótesis en entornos digitales.
También se menciona la posibilidad de ampliar el acceso a este tipo de análisis en instituciones que no cuentan con equipos especializados.
Limitaciones del sistema
El modelo se enfoca en respuestas pasivas frente a estímulos y no incorpora procesos vinculados a la toma de decisiones o memoria de largo plazo.
Además, las predicciones corresponden a aproximaciones basadas en señales indirectas, ya que la resonancia magnética funcional mide cambios en el flujo sanguíneo y no la actividad neuronal directa.
