Computational Neuroscience and Cognitive Modelling: sobre el libro de Britt Anderson

Editado por SAGE Publications, Britt Anderson (Universidad de Waterloo) ha publicado en 2014 una valiosa introducción a la Neurociencia Computacional y sus técnicas de modelización. El libro consta de 23 capítulos compendiados en poco más de 200 páginas. Los temas abarcan desde modelos neuronales de potenciales de acción hasta sistemas multiagente, pasando por redes artificiales. Empezar con el modelo Hodgkin-Huxley de activación neuronal es quizá muy socorrido y poco didáctico pero confronta al estudiante con el uso de ecuaciones diferenciales. Pero, ¿qué tienen que ver las ecuaciones diferenciales con la programación informática? Bien, el modelo Hodgkin-Huxley consta de cuatro ecuaciones diferenciales no lineales y sirvió de inspiración parcial para el trabajo pionero de McCulloch-Pitts en su diseño de una neurona artificial. Si estás interesado en trabajar en redes neuronales quizá-como sugiere el propio autor-quieras aprender algo sobre MATLAB. Si entiendes algo de su código, estás en condiciones de empezar a programar. Programar no es simplemente usar un código de un lenguaje de programación conocido, pongamos C+ o Python, sino que es compilar e interpretar cualquier fenómeno, indicando claramente los pasos realizados mediante una sintaxis no ambigua; es decir, todos podemos ser programadores utilizando pseudocódigo y sin necesidad de aprender algún tipo de lenguaje especial. Esta es una muy buena manera de animar a entrar al mundo de la simulación computacional a aquellos estudiantes inicialmente intimidados por los lenguajes de programación al uso. Pero el libro de Anderson va mucho más allá e incluso sondea posibilidades muy actuales de aplicar herramientas de simulación, como pueden ser las propiciadas por la arquitectura cognitiva ACT-R o las ofrecidas por la programación multiagente, típica de NetLogo. Los ejemplos de fenómenos psicofísicos modelizados son numerosos e interesantes y van desde un ejercicio de programación del modelo de Hodgkin-Huxley (capítulo sexto) hasta una modelización computacional del movimiento ocular, mediante el NetLogo de Resnick. En definitiva, para sus modestas pretensiones y para estar dirigido a alumnos universitarios, recomendamos este pequeño libro como una herramienta muy interesante para acceder al uso de las simulaciones computacionales en Neurociencia.