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TIN2013-47069-P

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NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL EN CICLOS CERRADOS DE PERCEPCION-ACCION

EN ESTE PROYECTO, EL OBJETIVO ES SIMULAR SUBSISTEMAS NERVIOSOS DE FORMA EFICIENTE EN EL MARCO DE CICLOS CERRADOS DE PERCEPCION-ACCION, DENTRO DEL CAMPO DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, SE PODRIA ENMARCAR EN EL PARADIGMA DE NEURO-... ver más

01/01/2013

UGR

136K€

Presupuesto del proyecto: 136K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5523

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2013-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Participantes

UGR

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE GRANADA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 5523

Presupuesto del proyecto 136K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN ESTE PROYECTO, EL OBJETIVO ES SIMULAR SUBSISTEMAS NERVIOSOS DE FORMA EFICIENTE EN EL MARCO DE CICLOS CERRADOS DE PERCEPCION-ACCION, DENTRO DEL CAMPO DE LA NEUROCIENCIA COMPUTACIONAL, SE PODRIA ENMARCAR EN EL PARADIGMA DE NEURO-ROBOTICA, EN EL QUE REALIZAMOS SIMULACIONES DE SISTEMAS NERVIOSOS CONECTADOS A UN CUERPO (ROBOT SIMULADO O REAL, CON SENSORES Y ACTUADORES), DE ESTA FORMA PODEMOS ABORDAR EXPERIMENTOS A NIVEL DE COMPORTAMIENTO (EN EL MARCO DE TAREAS CONCRETAS), INVESTIGAREMOS COMO SE ESTRUCTURA LA INFORMACION (COMPLEJOS SENSORI-MOTORES) EN EL MARCO DE TAREAS DE EXPLORACION ACTIVA DE OBJETOS (MANIPULACION DE OBJETOS Y ABSTRACCION DE SUS MODELOS CINEMATICO Y DINAMICO A NIVEL NEURONAL), EN ESTE TIPO DE TAREAS, ESTUDIAREMOS ESQUEMAS DE PERCEPCION-ACCION EN CICLO CERRADO QUE EXIGEN LA SIMULACION DE LOS SUBSISTEMAS NERVIOSOS DE FORMA EFICIENTE E INTEGRADA CON LA SIMULACION DEL CUERPO (O ROBOT), PARA ELLO ES NECESARIO, TENER UN MODELO DE CUERPO CON SENSORES Y ACTUADORES, CONECTADO A UN SIMULADOR NEURONAL EFICIENTE, EN CUANTO A MODELO DE CUERPO, NOS CENTRAREMOS EN LOS SISTEMAS SENSORIALES VISUAL Y PROPRIOCEPCION (DE UN BRAZO ROBOTICO) Y LOS ACTUADORES DE ESE MISMO BRAZO ROBOTICO, EL PROYECTO ABORDARA LA SIMULACION DEL SISTEMA VISUAL PRE-COGNITIVO (FUNDAMENTALMENTE MODELO DE RETINA Y V1) Y EL CEREBELO (Y NUCLEOS NEURONALES RELACIONADOS COMO LA OLIVA INFERIOR Y EL NUCLEO CEREBELAR PROFUNDO), DURANTE UNA TAREA ACTIVA DE EXPLORACION (COMO MANIPULACION DE OBJETOS) EVALUAREMOS COMO SE EXTRAE Y SE ESTRUCTURA LA INFORMACION DE DICHO OBJETO (MODELO CINEMATICO Y DINAMICO) A NIVEL NEURONAL, DE CARA A REALIZAR MOVIMIENTOS RAPIDOS Y PRECISOS CON DICHO OBJETO, TODO ELLO BASADO EN UN ESQUEMA DE EXTRACCION DE MODELOS MEDIANTE CICLOS DE PERCEPCION-ACCION CERRADOS, EN EL QUE LOS MODELOS SE ALMACENAN EN POBLACIONES DE NEURONAS (CON MECANISMOS DE ADAPTACION SINAPTICA LOCAL BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES), ADOPTAREMOS ESQUEMAS DE CONTROL BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES BASADOS EN CREACION Y UTILIZACION DE MODELOS PARA CONTROL EFICIENTE, EL PROYECTO INTEGRARA UN SISTEMA DE PERCEPCION BASICO Y UN SISTEMA ACTUADOR BASICO, PERO CON LOS QUE ESTUDIAR COMO ES EL PROCESO ABSTRACCION DE MODELOS (EN EL MARCO DE UNA TAREA DE MANIPULACION DE OBJETOS), ESTUDIAREMOS COMO, MEDIANTE LA EXPLORACION, SE PUEDEN EXTRAER MODELOS QUE INTEGRAN NOCIONES DE COMO SE COMPORTA EL OBJETO (PREDICCION SENSORIAL) CUANDO SE REALIZAN DETERMINADAS ACCIONES (MOTORAS), ES DECIR MODELOS QUE DEFINEN LAS CONSECUENCIAS SENSORIALES (FUTURAS) DE ACCIONES (PRESENTES),TODO ESTO SE REALIZARA CENTRANDONOS EN LA SIMULACION DE UN SISTEMA VISUAL BASICO Y EL CEREBELO (INCLUYENDO SUS CENTROS NEURONALES RELACIONADOS) EN DONDE SE INTEGRAN DE FORMA EFICIENTE COMPLEJOS SENSORIMOTORES, EN EL MARCO DE ESTAS SIMULACIONES, EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO INVESTIGAR COMO LA CAPACIDAD DE EXTRACCION DE MODELOS SE BASA EN DETERMINADAS CARACTERISTICAS NEURONALES, TOPOLOGIA DE LA RED Y MECANISMOS LOCALES DE ADAPTACION SINAPTICA, PARA ELLO ADOPTAREMOS TANTO LA ESTRUCTURA DE ESTOS SUBSISTEMAS NEURONALES, COMO MODELOS DE NEURONA Y MECANISMOS DE ADAPTACION SINAPTICA BIOLOGICAMENTE PLAUSIBLES, PERCEPCIÓN-ACCIÓN\ PERCEPCIÓN ACTIVA\ MODELOS DE RETINA\ CEREBELO\ OLIVA INFERIOR\ MODELO CINEMÁTICO\ MODELO DINÁMICO

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