Il modello di rete neurale fornisce informazioni sul disturbo dello spettro autistico
Un gruppo di ricercatori della Tohoku University ha utilizzato un modello di rete neurale che riproduce il cervello su un computer per ottenere informazioni sul motivo per cui le persone con disturbo dello spettro autistico hanno difficoltà a interpretare le espressioni facciali.
La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Scientific Reports il 26 luglio 2021.
Riconoscere le diverse emozioni
Yuta Takahashi è co-autore del documento.
“Gli esseri umani riconoscono le diverse emozioni, come la tristezza e la rabbia, osservando le espressioni facciali. Eppure si sa poco su come arriviamo a riconoscere le diverse emozioni sulla base delle informazioni visive delle espressioni facciali”, ha affermato Takahashi.
“Inoltre, non è chiaro quali cambiamenti si verificano in questo processo che porta le persone con disturbo dello spettro autistico a lottare per leggere le espressioni facciali”, ha continuato Takahashi.
Teoria dell’elaborazione predittiva
Il gruppo di ricerca si è basato sulla teoria dell’elaborazione predittiva, secondo la quale il cervello prevede costantemente il prossimo stimolo sensoriale. Quando la previsione è sbagliata, il cervello si adatta e le informazioni sensoriali come le espressioni facciali aiutano a ridurre l’errore di previsione.
Il modello di rete neurale artificiale sviluppato dal team utilizza la teoria dell’elaborazione predittiva ed è stato in grado di riprodurre il processo di sviluppo. Lo ha fatto allenandosi per prevedere come si muoverebbero parti del viso nei video di espressione facciale.
Il passo successivo è stato quello di auto-organizzare i gruppi di emozioni nello spazio neuronale di livello superiore del modello di rete neurale. Allo stesso tempo, la modella non sapeva a quale emozione corrispondesse l’espressione facciale nel video.
Il modello è stato anche in grado di generalizzare le espressioni facciali sconosciute che non sono state fornite durante l’addestramento, nonché di riprodurre i movimenti delle parti facciali riducendo al minimo gli errori di previsione.
Il team di ricercatori ha quindi indotto anomalie nelle attività dei neuroni durante gli esperimenti, il che ha contribuito a fornire informazioni sugli effetti sullo sviluppo dell’apprendimento e sulle caratteristiche cognitive. Gli esperimenti hanno dimostrato che la capacità di generalizzazione è diminuita nel modello in cui l’eterogeneità dell’attività nella popolazione neurale è stata ridotta. Ciò ha suggerito che la formazione di cluster emotivi nei neuroni di livello superiore fosse inibita e ha portato alla tendenza del modello di rete neurale a fallire nell’identificare l’emozione di espressioni facciali sconosciute, che è anche un sintomo del disturbo dello spettro autistico.
Takahashi afferma che lo studio suggerisce che la teoria dell’elaborazione predittiva può spiegare il riconoscimento delle emozioni dalle espressioni facciali utilizzando un modello di rete neurale.
“Speriamo di approfondire la nostra comprensione del processo attraverso il quale gli esseri umani imparano a riconoscere le emozioni e le caratteristiche cognitive delle persone con disturbo dello spettro autistico”, ha detto Takahashi. “Lo studio aiuterà a far progredire lo sviluppo di metodi di intervento appropriati per le persone che hanno difficoltà a identificare le emozioni”.
