PROPONEN MODELO COMPUTACIONAL DE LA MEMORIA NATURAL. INVESTIGACIÓN PUBLICADA EN SCIENTIFIC REPORTS
Resumen
LA PRESTIGIOSA REVISTA SCIENTIFIC REPORTS DE LA EDITORIAL NATURE PUBLICÓ EN 2022 EL ARTÍCULO WEIGHTED ENTROPIC ASSOCIATIVE MEMORY AND PHONETIC LEARNING, EN EL QUE LUIS ALBERTO PINEDA CORTÉS, INVESTIGADOR TITULAR DEL DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN DEL INSTITUTO DE INVESTIGACIONES EN MATEMÁTICAS APLICADAS Y EN SISTEMAS (IIMAS) DE LA UNAM, Y RAFAEL MORALES, INVESTIGADOR DE LA UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, PRESENTAN UN MODELO COMPUTACIONAL DE LA MEMORIA NATURAL, ESPECIALMENTE DE LA HUMANA. EL ARTÍCULO (HTTPS://WWW.NATURE.COM/ARTICLES/S41598-022-20798-0) ES EL TERCERO DE UNA SERIE QUE INICIÓ EN EL 2021 –AN ENTROPIC ASSOCIATIVE MEMORY, PUBLICADO EN SCIENTIFIC REPORTS– Y CONTINUÓ EN 2022 – ENTROPIC ASSOCIATIVE MEMORY FOR MANUSCRIPT SYMBOLS, DIFUNDIDO POR PLOS ONE–. EL SISTEMA POSPUESTO EN EL ESTUDIO MÁS RECIENTE CONSISTE DE UN SUSTRATO O MEDIO EN EL QUE SE ALMACENAN TRAZOS DE MEMORIA QUE CORRESPONDEN A LOS RECUERDOS. EL SISTEMA DEFINE TRES OPERACIONES EN RELACIÓN A UNA CUE U OBJETO DEL RECUERDO: EL REGISTRO, EL RECONOCIMIENTO Y LA RETRIBUCIÓN. ASIMISMO, APUNTÓ QUE PARA ESTA TERCERA PARTE DE LA INVESTIGACIÓN EL SISTEMA QUE HAN DISEÑADO SE ENRIQUECIÓ CON DOS MECANISMOS DE APRENDIZAJE QUE HACEN POSIBLE EL ALMACENAMIENTO DE IMÁGENES NATURALES, Y SE VALIDÓ CON EL CORPUS DIMEX100 DEL ESPAÑOL HABLADO DE MÉXICO. PARA ESTE EFECTO SE PRESENTA LA NOCIÓN DE MEMORIA FONÉTICA, QUE PERMITE ALMACENAR, RECONOCER Y RETRIBUIR INFORMACIÓN FONÉTICA, LA CUAL SE UTILIZA PARA EL RECONOCIMIENTO Y SÍNTESIS DE VOZ, Y EL DESEMPEÑO DEL SISTEMA DE MEMORIA, EN CONJUNTO CON SU ANDAMIAJE PERCEPTUAL Y MOTOR, SUPERA LA TECNOLOGÍA ACTUAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE LOS FONEMAS DEL ESPAÑOL DE MÉXICO. LUEGO DE DESTACAR QUE ESTA LÍNEA DE INVESTIGACIÓN ES COMPLETAMENTE GENERADA POR EL IIMAS, LUIS ALBERTO PINEDA AÑADIÓ QUE EL PROYECTO “TIENE APLICACIONES COMPUTACIONALES POTENCIALES MUY AMPLIAS, PERO TAMBIÉN CONTRIBUYE AL ESTUDIO DE LA MEMORIA NATURAL EN MODELOS COMPUTACIONALES PARA PROVEER MECANISMOS EN LOS QUE, DE MANERA PLAUSIBLE, SE PUEDAN GUARDAR LOS RECUERDOS QUE GUARDAMOS LOS SERES BIOLÓGICOS, EN PARTICULAR LOS SERES HUMANOS. ESTO COMO UNA BASE PARA PODER ABORDAR MÁS PROFUNDAMENTE LA FUNCIONALIDAD DE LA MEMORIA NATURAL, COMO SERÍA LA MEMORIA SEMÁNTICA Y, CON MUCHO MÁS PRUDENCIA, TRATAR DE ABORDAR ALGUNOS ASPECTOS DE LA MEMORIA EPISÓDICA”.