La neurociencia funcional como un problema de Big Data
El cerebro es ultracomplejo y, por el momento, la neurociencia apenas comienza a aprender cómo funciona e incluso qué buscar. Un enfoque de big data aborda eso mediante la grabación de conjuntos de datos masivos en todo el cerebro y luego utilizando técnicas de aprendizaje automático para localizar patrones. Esta es una forma en que los enfoques de big data difieren de los métodos anteriores, que tienden a hipotetizar un patrón de antemano y luego intentan verificar, mediante estudios de datos centrados, si se cumple.
El siguiente artículo aboga por el enfoque de big data para comprender la función cerebral. También define muchos de los supuestos que tienen estudios previos limitados.
Interacciones funcionales como Big Data en el cerebro humano
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Los estudios no invasivos de la función del cerebro humano tienen un gran potencial para descubrir misterios de la mente humana. Sin embargo, la complejidad de los datos generados por tales estudios ha provocado varios supuestos simplificadores durante el análisis. Aunque esto ha permitido un progreso considerable, nuestra comprensión actual depende en parte de estos supuestos. Un enfoque emergente abarca la complejidad, teniendo en cuenta el hecho de que las representaciones neuronales están ampliamente distribuidas, los procesos neuronales implican interacciones entre regiones, las interacciones varían según el estado cognitivo y el espacio de las interacciones es masivo. Debido a que lo que ve depende de cómo se ve, estos enfoques imparciales brindan la mayor flexibilidad para el descubrimiento.
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