Computación neuronal cs.NE

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Redes neuronales, conexionismo, algoritmos genéticos, vida artificial, comportamiento adaptativo.

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Por qué las neuronas no pueden hacerse amigas de todo el mundo
Una neurona en el cerebro se parece a una persona que reparte sus tarjetas de visita en una conferencia abarrotada. Al principio conoce gente fácilmente, pero a medida que se llena la agenda, cada nuevo contacto requiere más esfuerzo: queda poco espacio libre.
Evolución bajo las mismas leyes
Los ingenieros que mejoran las redes neuronales actúan como criadores selectivos: prueban una variante, observan el resultado y se quedan con la mejor. Reunieron 935 de esas pruebas de 161 artículos y midieron con qué frecuencia una modificación del código resulta útil, perjudicial o nula.
La máquina que no se estorba a sí misma
Una orquesta donde cada músico toca su parte pero solo oye al vecino. En cuanto uno se equivoca, una ola de errores recorre toda la sala. Así funcionan las máquinas de Ising: dispositivos especiales para resolver problemas donde hay que elegir la mejor opción entre muchas.
Neuronas directoras: por qué sin ellas el cerebro no aprende
Una orquesta en su primer ensayo sin director. Los violines entran a destiempo, los vientos llegan tarde y, en lugar de una sinfonía, se escucha una cacofonía. Algo parecido le ocurre a un modelo computacional del cerebro al que le quitaron unas células especiales: las neuronas de von Economo.
Cartógrafos de la evolución: cómo los algoritmos aprenden a explorar, no a optimizar
Un robot en un laberinto se adentra en un callejón sin salida. Un minuto después, encuentra la salida antes que nadie. Esta maniobra ilógica no es un error, sino exploración. Así es como un cartógrafo rodea una montaña para ver sus laderas. Los algoritmos evolutivos llevan tiempo imitando la selección y las mutaciones para buscar las mejores soluciones.
Una división que no fragmenta la memoria
Mantener en la cabeza la posición exacta de un lápiz mientras se mueve lentamente es una tarea rutinaria para el cerebro. Para las redes neuronales artificiales, es casi imposible. Las redes recurrentes típicas, como GRU y LSTM, tienden a dividir el movimiento continuo en escalones rígidos: el lápiz no se desliza suavemente, sino que salta de un punto a otro.
Física Atómica2026-08-181 minarXiv:2608.17807exprés
Memoria de vapor de cesio
Un haz de luz entra en una cubeta de vidrio con vapor de cesio y modifica el estado interno de los átomos: así se escribe la información. Un instante después, otro haz la lee según cómo los átomos absorben la luz. No es un disco duro, sino más bien un bloc de notas que pasa las páginas solo.
El cerebro frente al laberinto de espejos
Perderse en una sala de espejos es facilísimo: cada pared refleja a la otra y parece que ya has estado allí. Más o menos así se confunde el cerebro cuando hay muchos lugares parecidos alrededor. Las neuronas encargadas del mapa espacial pueden emitir la misma señal para dos esquinas distintas de una habitación. Esto se llama ambigüedad espacial.