Un programa inteligente, básicamente una red neuronal que aprende, bautizado como MC-SleepNet ha conseguido una precisión en la clasificación de los sueños que excede el 96% y es robusta contra el ruido en las señales biológicas. El uso de este sistema podría servir para que los investigadores del sueño para comprender más este fenómeno.
Los científicos que estudian el sueño usan con frecuencia ratones, porque es un modelo fácil de entender considerando los cambios en la actividad cerebral, la cual en el proceso de dormir, ocurre en varias fases.
Estas fases pueden ser clasificadas de la siguiente manera: estar despierto, sueño REM (Rapid Eye Movement – movimiento rápido de los ojos) y sueño no REM. Algunos estudios anteriores habían ya monitoreado las ondas cerebrales de los ratones dormidos, logrando obtener montañas de datos que debían analizarse a mano, frecuentemente por estudiantes. Esto siempre fue un cuello de botellas en este tipo de investigaciones.
Tecnología para dormir bien
Nueva red neuronal para estudiar el sueño
Los investigadores de la Universidad de Tsukuba han introducido un programa que clasifica automáticamente las etapas del sueño que un ratón experimenta, basándose en su electroencefalograma (EEG) y electromiograma (EMG), los cuales registran la actividad del cerebro y del cuerpo, respectivamente.
Mediante dos técnicas de aprendizaje de máquinas: redes neuronales convolucionadas (CNN) y redes neuronales recurrentes de memoria corta y larga (LSTM), lograron una precisión desconocida incluso usando los mejores métodos automáticos del pasado.

«El aprendizaje de máquinas es un nuevo campo en la investigación, con importantes aplicaciones que combinan …