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Demostración de una red generadora de patrones centrales explosivas para el movimiento del robot que muestra cinco modos diferentes: caminar, saltar, trotar, gatear y galopar.
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Crédito de la imagen: Rajkumar Kupendran, Enigma Lab/Universidad de Pittsburgh
Al circular por una acera llena de gente, la mayoría de las personas pueden evitar los charcos, otros peatones y las grietas en la acera. Puede parecer una obviedad, porque lo es.
Existe un componente biológico que permite a los humanos y otros mamíferos navegar en nuestros entornos complejos. Los generadores de patrones centrales (CPG) son redes neuronales que producen patrones rítmicos de señales de control para las extremidades utilizando señales ambientales simples. Cuando actuamos rápidamente para evitar algo que se interpone en nuestro camino, significa que nuestros CPG están haciendo su trabajo.
Rajkumar Kupendran, investigador principal y profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática de la Universidad de Pittsburgh, recibió un premio de 1.606.454 dólares por dos años de la Fundación Nacional de Ciencia Diseñar transformaciones artificiales de estas redes neuronales en robots. Feng Xiong, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en Pitt, y M. B. Anantram, de la Universidad de Washington, actuarán como coinvestigadores principales.
«Aunque estas redes son naturales para nosotros, actualmente no existe una forma efectiva de replicarlas utilizando dispositivos electrónicos y computadoras», dijo Kupendran. «Los robots ágiles que pueden explorar terrenos desconocidos y traicioneros tienen el potencial de permitir la navegación autónoma para el transporte comercial, mejorar la respuesta a desastres durante inundaciones y terremotos o en áreas remotas e inseguras, como plantas nucleares que funcionan mal o exploración espacial».
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