A Universidade de Granada deseña un simulador do noso sistema nervioso

Até o de agora fomos testemuñas máis ou menos directas de cómo a simulación tecnolóxica aplicada aos seres humanos ía encamiñada sobre todo a reproducir a nosa feitura externa (movementos, acenos, reaccións), pero non tanto ao que levamos dentro: ese terreo descuberto apenas no que se desenvolve en múltiples facetas o misterio da vida. O software libre, se cadra porque permite unha moi boa marxe de adaptación a necesidades concretas de investigación, ten moito que dicir neste eido. Un bo exemplo disto é a aplicación informática reflectida estes días no caderno en liña de Roberto Brenlla e que segundo informa a Universidade de Granada, permite reproducir calquera parte do sistema nervioso humano posibilitando novos camiños para a investigación de doenzas ou de probas máis inocuas de ensaio de novos fármacos (deixaría máis vía libre para a experimentación sen necesidade de seres humanos e animais).
Detrás deste proxecto está un equipo da Universidade de Granada coñecido como EDLUT, e a súa idea é ir alén do que serían contornos virtuais máis ou menos inspirados nas diferentes partes do noso sistema nervioso: a súa intención é reproducir polo miúdo calquera das reaccións da nosa retina, os centros auditivos ou o cerebelo, entre outros órganos e sistemas.
O proxecto, que tamén podería deixar marxe abonda para a creación e perfeccionamento de robots e máquinas baseados no noso propio funcionamento interno, ten unha serie de ingredientes que marcan a diferenza con respecto a experiencias previas. Por exemplo: posibilita a simulación de varios centos de milleiros de neuronas á vez, en troques de varias decenas, como até o de agora. Isto é unha realidade grazas ao factor escolma da devandita ferramenta. Para que se entenda: semella que non hai límites para o labor de recollida de coñecemento sobre o xeito de actuar dunha neurona, abranguendo a marxe para o estudo da maior cantidade diferente de células do noso cerebro para logo simular sistemas neuronais de media e gran escala baseándose nestes modelos precompilados.