El aprendizaje profundo comienza con los cultivos celulares en la IA
Los cultivos celulares en la IA son una abstracción de las neuronas individuales en un intento de crear modelos más completos que puedan tratar problemas generales sin estar sujetos a la estructura del cerebro azul o de la materia blanca.
Al diseñar redes neuronales, utilizamos muchas neuronas simuladas.
Esto se debe a que simular el cerebro humano aún no es posible con la tecnología actual.
Sin embargo, si queremos entrenar los modelos más precisos posibles, tenemos que entender de qué es capaz una neurona real y ajustar nuestros modelos en la dirección de esa comprensión.
Las metodologías utilizadas para desarrollar y perfeccionar nuevos productos mediante la IA son diversas y permiten utilizar muchas herramientas y técnicas.
Uno de los enfoques que goza de gran popularidad en la actualidad es el aprendizaje automático (ML), que se utiliza ampliamente en diferentes sectores (como el diagnóstico médico, las finanzas, el transporte, etc.).
Uno de los métodos utilizados en el ML es el aprendizaje automático basado en los cultivos celulares.
Así que hoy hablaremos de qué son exactamente los cultivos celulares y cómo funcionan.
El programa del Máster en Inteligencia Artificial CEUPE permite a los estudiantes adquirir la capacidad de análisis y una visión crítica de las técnicas de IA más innovadoras, incluyendo algoritmos de aprendizaje profundo para el procesamiento de datos reales y la resolución de problemas complejos.
¿Qué son los cultivos celulares en la IA?
Los cultivos celulares en la IA son un subconjunto del aprendizaje automático.
Simulan las funciones de las células vivas mediante el uso de ordenadores y programas informáticos para procesar datos y aprender de ellos sin ser programados explícitamente.
Cultivo de células es un término utilizado en el campo de la Inteligencia Artificial. Es una técnica utilizada por los científicos de este campo para crear máquinas que puedan pensar y funcionar como los seres humanos.
Los cultivos celulares son similares a las células animales, pero se crean artificialmente en los laboratorios utilizando la biotecnología.
Las células utilizadas en esta técnica se denominan líneas celulares.
Las líneas celulares también se conocen como redes neuronales o redes neuronales artificiales.
Un cultivo celular consta de dos componentes principales: las neuronas y las células de soporte.
Las neuronas se encargan de realizar las tareas, mientras que las células de soporte ayudan a mantener la estructura de la red y a reparar las partes dañadas de la misma.
¿Por qué utilizamos los cultivos celulares en la IA?
La razón principal es que necesitamos generar datos que nos permitan entrenar la IA.
Por ejemplo, si queremos desarrollar un sistema que pueda identificar células cancerosas basándose en una imagen de microscopio, necesitamos mostrar al sistema muchas imágenes de células cancerosas y células normales para que pueda aprender a identificar las diferencias entre ambas.
La única manera de hacerlo es generando grandes cantidades de datos etiquetados. Podemos hacerlo utilizando cultivos celulares. En otras palabras, nos permite crear tantos datos etiquetados como necesitemos para el entrenamiento.
Los cultivos celulares en la IA son las herramientas más sencillas y versátiles para investigar el comportamiento celular.
La IA y los métodos de aprendizaje automático nos permiten analizar los cultivos celulares de una manera de alto rendimiento, generando millones de puntos de datos en un solo experimento, y utilizando esta información para construir modelos predictivos.
Estos modelos se basan en la respuesta de la célula a los estímulos externos, y pueden utilizarse para predecir el comportamiento celular en diferentes condiciones, o incluso para simular los resultados de las manipulaciones experimentales.
Por ejemplo, se pueden utilizar métodos de aprendizaje automático para predecir cómo responden las células cuando se exponen a cientos de fármacos diferentes.
Esto puede ser útil para comprender los efectos secundarios de los fármacos o para encontrar nuevos usos para los medicamentos existentes.
Los cultivos celulares en la IA también son increíblemente útiles para modelar la enfermedad y el desarrollo.
Al exponer células de individuos sanos o de pacientes con una enfermedad concreta a diversas condiciones, se puede entender cómo difiere su comportamiento.
Esto permite estudiar los mecanismos de la enfermedad a nivel molecular y proporciona información clave sobre la evolución de las enfermedades a lo largo del tiempo.
Los estudios de cultivos celulares también pueden identificar nuevas dianas para intervenciones terapéuticas, lo que es esencial para desarrollar nuevos tratamientos para enfermedades como el cáncer.
¿Cómo se utilizan los cultivos celulares en la IA?
Los cultivos celulares en la IA se utilizan en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA en el que el ordenador se «entrena» para aprender cosas como el habla, el reconocimiento de imágenes y la clasificación.
Un tipo específico de aprendizaje automático llamado aprendizaje profundo utiliza cultivos celulares en la fase de entrenamiento.
El aprendizaje profundo utiliza capas de redes neuronales para aprender patrones en grandes cantidades de datos. Esto puede utilizarse para reconocer una imagen o clasificar un tipo de célula por sus características.
Los cultivos celulares en la IA se utilizan para el desarrollo de fármacos. En el desarrollo de fármacos, se utiliza un cultivo celular para determinar la toxicidad del fármaco en las células.
Los cultivos celulares en la IA es un modelo eficaz para las pruebas in vitro de nuevos fármacos.
Las pruebas pueden realizarse en diferentes tipos de líneas celulares especializadas, como células musculares, células madre embrionarias y células cancerosas.
Las células también pueden utilizarse para comprobar la eficacia de un fármaco en su objetivo, o para probar la especificidad de un compuesto con respecto a su objetivo.
El valor de los cultivos celulares en la IA radica en que su producción es barata y en que presentan propiedades similares a las de las células humanas.
El uso de cultivos celulares en la IA permite a los investigadores medir las respuestas celulares a los fármacos a un coste muy bajo.
¿Qué tipos de células se utilizan para los cultivos celulares en la IA?
El tipo de red neuronal más utilizado en la IA es la red neuronal convolucional (CNN). Este tipo de red se suele utilizar para la visión por ordenador.
La característica principal de una CNN es el uso de la convolución.
Una red neuronal convencional de tipo feedforward está formada por capas que consisten enteramente en multiplicaciones de matrices seguidas de una función de activación.
La multiplicación de matrices es una función que toma dos matrices y produce una tercera matriz como salida.
Las capas convolucionales tienen un tipo de capa diferente llamado filtro o kernel, que representa un patrón que forma parte de la imagen.
El filtro se aplica a la imagen de entrada y el resultado se añade a la salida final.
Esto permite identificar patrones en áreas específicas, como los bordes en una zona, las esquinas en otra y las texturas en otra zona.
¿Cómo se crean los cultivos celulares en la IA?
Con el aprendizaje automático, que es una técnica para crear programas informáticos que puedan aprender de los datos.
Uno de los enfoques del aprendizaje automático, llamado aprendizaje profundo, utiliza algoritmos conocidos como redes neuronales que se basan en las neuronas de nuestro cerebro.
Estas redes se entrenan para reconocer patrones en los datos haciendo múltiples conjeturas y ajustando su estructura en función de la precisión de esas conjeturas.
En los últimos años, los investigadores han creado redes neuronales profundas que pueden reconocer objetos en fotos y vídeos, identificar palabras habladas e incluso traducir textos entre idiomas.
Estos modelos suelen entrenarse con conjuntos de datos masivos de imágenes o vídeos, que a menudo contienen millones de ejemplos.
Por ejemplo, un modelo puede entrenarse para reconocer un elefante analizando cientos de miles de imágenes etiquetadas con un elefante.
Cada imagen contiene muchos píxeles, y cada píxel tiene un valor de color representado por tres números (uno para el rojo, el verde y el azul).
El modelo absorbe esa información como una red de ecuaciones matemáticas que definen los bordes, las formas y los colores de cada imagen.
Para dar sentido a esas ecuaciones, los investigadores utilizan ordenadores especializados denominados unidades de procesamiento gráfico (GPU), que se diseñaron originalmente para los juegos pero que también pueden realizar los cálculos que requieren las redes neuronales.
El entrenamiento de un modelo suele llevar de varias horas a días en una GPU o incluso en varias GPU trabajando juntas.
Limitaciones de los cultivos celulares en la IA
Uno de los principales retos para los investigadores que quieren utilizar el aprendizaje automático en sistemas biológicos es la disponibilidad de conjuntos de datos suficientes para entrenar los modelos.
Esto puede ser un problema con algunos experimentos de cultivo celular porque el tamaño de las muestras suele estar limitado por el coste u otros factores que dificultan la creación de suficientes réplicas para el entrenamiento de los modelos.
El cultivo celular tiene limitaciones que deben tenerse en cuenta a la hora de generar datos para su uso en sistemas de IA.
La falta de complejidad del entorno del cultivo celular en comparación con el del cuerpo humano.
Las células no crecen ni se comportan de manera uniforme dentro del cuerpo; están sujetas a cambios en la oxigenación, el flujo sanguíneo y los estímulos mecánicos dependiendo de su ubicación en el cuerpo.
En la actualidad no es posible recrear estas diferencias ambientales dentro del cultivo celular, por lo que esto puede influir en la precisión con la que los modelos de IA pueden predecir cómo actuarán las células dentro del cuerpo.
Conclusión: Los cultivos celulares en la IA son una parte importante de la investigación científica.
En definitiva, los cultivos celulares en IA presentan una oportunidad única para aprender de forma barata y eficaz los cómos y los porqués de nuestro mundo biológico, a la vez que proporcionan nuevas soluciones a antiguos misterios científicos.
Además, el carácter práctico de la utilidad de estas células y su amplia presencia en los hospitales de todo el mundo dan paso a una infinidad de posibilidades de desarrollo futuro en el ámbito de la inteligencia artificial.
