La editorial Springer acaba de publicar un nuevo libro de dinámica no-lineal, caos y complejidad en memoria del Profesor Valentin Affraimovich.
Valentin Affraimovich fue un gran matemático ruso que hizo grandes contribuciones a los sistemas dinámicos, teoría de bifurcaciones y sistemas caóticos con especial énfasis en sus aplicaciones a la biología.
El libro presenta los últimos avances en sistemas dinámicos discontinuos y no-lineales, caos y en la ciencia de los sistemas complejos.
Incluye trabajos que introducen nuevos conceptos, métodos y aplicaciones en sistemas dinámicos no-lineales relevantes en biología molecular, genética, neurociencias, machine learning e inteligencia artificial.
Nosotros contribuimos con un capítulo que explora ciertas relaciones entre el machine learning y las neurociencias.
Primer describimos las interacciones entre las dos disciplinas: Machine learning para analizar datos de neurociencias, el uso de técnicas de computación y machine learning para teorizar y explicar el funcionamiento del cerebro y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático inspirados en el funcionamiento del cerebro.
Posteriormente describimos dos enfoques que puede mejorar dicha interacción.
Por un lado, el uso de redes paralelas y adaptativas para describir el procesamiento de la información neuronal. El uso de varias capas que interaccionan en paralelo permite explicar interesantes fenómenos computacionales.
Por otro, el empleo de algoritmos de machine learning compuestos de diferentes bloques parametrizables en función de los datos y adaptados a las tareas que quedemos automatizar. Lo que se conoce como programación diferenciable. Esto permite hacer el proceso de aprendizaje más eficiente y avanzar hacia la inteligencia artificial general.
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