IA APLICADA AL CEREBRO

🎯 Objetivo

Usar IA para:

👉 predecir propiedades del cerebro a partir de datos

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🧠 IDEA

6

Entrada:

• conectividad cerebral

Salida:

• edad, estado, o dinámica

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💻 PASO 1 — Datos (usa Proyecto 5)

X = corr  # conectividad
y = degree  # por ejemplo (propiedad)

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🤖 PASO 2 — Modelo simple (MLP)

from sklearn.neural_network import MLPRegressor

model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50,50), max_iter=500)

model.fit(X, y)

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📊 PASO 3 — Predicción

pred = model.predict(X)

print("Predicción:", pred[:5])

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🔬 PASO 4 — Evaluación

from sklearn.metrics import mean_squared_error

print("Error:", mean_squared_error(y, pred))

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NIVEL AVANZADO — GRAPH NEURAL NETWORKS

👉 frontera actual

• tratar el cerebro como grafo
• nodos = regiones
• edges = conexiones

Relacionado con:

• aprendizaje profundo

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 QUÉ HAS HECHO

Estás combinando:

🔬 Neurociencia

• datos reales
• dinámica

🤖 IA

• predicción
• modelos

👉 esto es exactamente el futuro del campo

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 CONEXIÓN FINAL

Gustavo Deco hace:

• modelos dinámicos
• ajustados a datos
• para entender y predecir el cerebro

👉 tú has replicado la base