Determinan androides objetos en movimiento mediante sistemas neuromórficos e inteligencia artificial
Expertos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) Unidad Tamaulipas desarrollaron un sistema neuromórfico (emula funciones neuronales) digital capaz de segmentar, detectar e identificar personas y objetos en movimiento a partir de una secuencia de imágenes.
En palabras del doctor Cesar Torres Huitzil, titular de la investigación, ésta consiste en un trabajo multidisciplinario que aplica la inteligencia artificial, redes neuronales, visión por computadora y cómputo reconfigurable, entre otros aspectos
Explicó que el objetivo de este proyecto es el diseño de sistemas artificiales de computación a nivel hardware que utilizan propiedades físicas y estructuras o representaciones de información basada en mecanismos neuronales biológicos.
El propósito de su investigación fue dotar a un robot de capacidades de percepción visual, como la que comúnmente tiene el ser humano, mediante un circuito con inspiración neuronal que le permite percibir la información que hay en ambiente para tomar decisiones.
“De esta manera lo que hicimos fue darle la capacidad al robot para que fuera capaz de segmentar, detectar e identificar personas u objetos en movimiento en áreas de inspección, donde el robot puede explorar terrenos poco accesibles o peligrosos para la persona”, puntualizó.
Además, podrían estos sistemas neuromórficos ser utilizados para manejar prótesis de alguna extremidad que una persona haya perdido, que por medio de impulsos neuronales el cerebro podría controlar la parte robótica.
La metodología consistió en analizar datos neurofisiológicos para medir la actividad neuronal en tareas de percepción visual, y poder desarrollar modelos matemáticos que describen el comportamiento de las neuronas para finalmente construir circuitos electrónicos digitales, empleados en estos robots.
Entre los resultados de estos análisis se halló que cuando un conjunto de neuronas recibe un estímulo visual y percibe objetos muy similares, tiende a funcionar de manera sincronizada.
Destacó que este sistema digital tiene una mayor flexibilidad que puede adaptarse a las necesidades concretas de identificación que se le indiquen, en comparación con las implementaciones analógicas que una vez construidas no se pueden modificar.
El experto del Cinvestav precisó que actualmente el proyecto se encuentra en la fase de implementación, donde se ha comprobado que el robot puede percibir su entorno e identificar cualquier objeto como automóviles o personas que estén en movimiento, de forma robusta y en tiempo real.
Por Agencia ID
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