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Desarrollo de nuevos algoritmos neurogliales que modelizan la interacci贸n astrocito-neurona en sistemas de altas prestaciones
Programa Oficial de Doutoramento en Tecnolox铆as da Informaci贸n e as Comunicaci贸ns. 5032V0[Resumo]
Estamos vivindo una era de evoluci贸n constante debido aos avances tecnol贸xicos.
Moitos deles est谩n sendo posibles grazas 谩 Intelixencia Artificial (IA) e a que se est谩n
almacenando grandes volumes de datos. P贸dense constru铆r ferramentas con
componentes intelixentes que est谩n revolucionando diversos campos grazas 谩 gran
cantidade de datos que poden ser analizados mediante devanditos modelos
intelixentes. Sen embargo, moitas investigaci贸n s贸 c茅ntranse na cantidade e a calidade
dos datos dos que se disp贸n, e apenas se realizan esforzos en mellorar as propias
t茅cnicas de IA.
A proposta desta tese 茅 a mellora de sistemas intelixentes conexionistas que ata
hai pouco estaban formados por Redes de Neuronas Artificiais (RNA). Para levar a cabo
tan ambiciosa labor, considerouse, do mesmo xeito que ocorreu con investigaci贸n
noutras 谩reas, ter en conta como resolve o problema a naturaleza. Para iso,
centrar茅monos na estructura m谩is complexa e m谩is eficiente co帽ecida polo home, o
cerebro humano. Con ese fin, 茅 necesario apoiarse no campo da Neurociencia onde se
pode tratar de levar os avances que se descobren ou as hip贸tesis que se xeran ao
campo da IA.
O n煤cleo desta tese vira contorna as investigaci贸n que evidencian que as neuronas
non son os 煤nicos elementos do cerebro humano que participan no procesamento da
informaci贸n, si non que os astrocitos do Sistema Glial (SG) xogan un papel esencial. De
feito, a comunicaci贸n sin谩ptica s谩bese xa que se produce con participaci贸n de
neuronas e astrocitos, o cal co帽茅cese como sinapsis tripartita. Isto levou 谩 inclusi贸n de
novos elementos de procesado nas RNA que simulan o comportamento das c茅lulas
gliales creando as Redes NeuroGliais Artificiais (RNGA).
Para demostrar a utilidade dos astrocitos artificiais e colaborar en demostrar a
capacidade do SG, lev谩ronse a cabo novos algoritmos de modulaci贸n astroc铆tica que se
puxeron a proba en diferentes problemas de clasificaci贸n e regresi贸n, obt茅ndose
resultados significativos con respecto a redes sen astrocitos. Ademais, desenvolveuse
graza a esta tese una aplicaci贸n web opensource para que a comunidade cient铆fica
poida usar estas redes libremente.[Resumen]
Estamos viviendo una era de evoluci贸n constante debido a los avances
tecnol贸gicos. Muchos de ellos est谩n siendo posibles gracias a la Inteligencia Artificial
(IA) y a que se est谩n almacenando grandes vol煤menes de datos. Se pueden construir
herramientas con componentes inteligentes que est谩n revolucionando diversos
campos gracias a la gran cantidad de datos que pueden ser analizados mediante dichos
modelos inteligentes. Sin embargo, muchas investigaciones solo se centran en la
cantidad y la calidad de los datos de los que se dispone, y apenas se realizan esfuerzos
en mejorar las propias t茅cnicas de IA.
La propuesta de esta tesis es la mejora de sistemas inteligentes conexionistas que
hasta hace poco estaban formados por Redes de Neuronas Artificiales (RNA). Para
llevar a cabo tan ambiciosa labor, se ha considerado, al igual que ha ocurrido con
investigaci贸n en otras 谩reas, tener en cuenta c贸mo resuelve el problema la naturaleza.
Para ello, nos centraremos en la estructura m谩s compleja y m谩s eficiente conocida por
el hombre, el cerebro humano. Con ese fin, es necesario apoyarse en el campo de la
Neurociencia donde se puede tratar de llevar los avances que se descubren o las
hip贸tesis que se generan al campo de IA.
El n煤cleo de esta tesis gira entorno las investigaciones que evidencian que las
neuronas no son los 煤nicos elementos del cerebro humano que participan en el
procesamiento de la informaci贸n, si no que los astrocitos del sistema glial juegan un
papel esencial. De hecho, la comunicaci贸n sin谩ptica se sabe ya que se produce con
participaci贸n de neuronas y astrocitos, lo cual se conoce como sinapsis tripartita. Esto
llev贸 a la inclusi贸n de nuevos elementos de procesado en las RNA que simulan el
comportamiento de las c茅lulas gliales creando las Redes NeuroGliales Artificiales
(RNGA).
Para demostrar la utilidad de los astrocitos artificiales y colaborar en demostrar la
capacidad del Sistema Glial (SG), se han llevado a cabo nuevos algoritmos de
modulaci贸n astroc铆tica que se han puesto a prueba en diferentes problemas de
clasificaci贸n y regresi贸n, obteni茅ndose resultados significativos con respecto a redes
sin astrocitos. Adem谩s, se ha desarrollado gracias a esta tesis una aplicaci贸n web
opensource para que la comunidad cient铆fica pueda usar estas redes libremente.[Abstract]
We are living an era of constant evolution due to technological advances. Many of
them are being possible thanks to Artificial Intelligence (AI) and the large volumes of
data are being stored. You can build tools with intelligent components that are
revolutionizing various fields thanks to a large amount of data that can be analyzed by
these intelligent models. However, many investigations only focus on the quantity and
quality of the data available, and little effort is made to improve the AI techniques
themselves.
The proposal of this thesis is the improvement of connectionist intelligent systems
that until recently were formed by Artificial Neural Networks (ANN). To carry out such
ambitious work, it has been considered, as has happened with research in other areas,
to consider how nature solves the problem. For this, we will focus on the most
complex and efficient structure known, the human brain. To that end, it is necessary to
rely on the field of Neuroscience where one can try to take the advances that are
discovered or the hypotheses that are generated in the AI field.
The core of this thesis is based on research that shows that neurons are not the
only elements of the human brain that participate in the processing of information.
Astrocytes of the glial system play an essential role in the treatment of information. In
fact, it is known that synaptic communication occurs with the participation of neurons
and astrocytes, which is known as tripartite synapses. This led to the inclusion of new
elements that simulate the behaviour of glial cells in ANN. The addition of the new
elements, artificial astrocytes, originated the Artificial NeuroGial Networks (ANGN).
To demonstrate the usefulness of artificial astrocytes and collaborate in
demonstrating the capacity of the Glial System (GS), new algorithms of astrocytic
modulation have been used. These algorithms have been tested in different
classification and regression problems, obtaining significant results with respect to
networks that do not use the GS. In addition, an open source web application has been
developed thanks to this thesis so that the scientific community can use these
networks freely