El resultado, publicado en la revista Science el pasado 4 de noviembre, significa un paso adelante muy significativo para entender cómo el cerebro procesa la información visual.

El objetivo principal de esta investigación consiste en describir qué sucede dentro del sistema nervioso central en la fracción de segundo que transcurre entre la observación de un objeto y su reconocimiento. Para ello, se ha usado un grupo de monos previamente adiestrados en reconocer imágenes (animales, juguetes, vehículos...) y clasificarlas en distintas categorías. Posteriormente, se ha vuelto a mostrar las imágenes a los simios y se ha registrado, para cada imagen, la actividad de las neuronas de la corteza inferior temporal, una región del cerebro esencial en el procesamiento de la información visual. Esta primera parte del estudio generó una gran cantidad de información, que se organizó en una base de datos de patrones de respuesta de neuronas de la corteza inferior temporal a las imágenes. Todos estos datos fueron analizados informáticamente mediante un algoritmo, denominado clasificador, que ha permitido dar para cada imagen un patrón particular de señales neuronales.

Los autores han destacado la, relativamente, pequeña cantidad de neuronas (unos cientos, de los millones que componen el sistema neuronal del cerebro) que son necesarias para identificar y catalogar lo que vemos, y lo preciso de la información que contienen.

Conocer estos mecanismos neuronales en detalle será de gran ayuda para todos los proyectos de visión artificial.