Un modelo computacional inspirado en la biología real logró algo inusual: aprender, equivocarse y anticipar errores antes de que ocurran. El avance no solo replantea cómo entendemos el aprendizaje, sino que abre nuevas vías para investigar trastornos neurológicos y acelerar terapias personalizadas.