El balbuceo motor es un proceso de ejecución repetida de una orden motora aleatoria durante una corta duración. Es similar al balbuceo vocal de los bebés, donde el cerebro aprende la relación entre las actividades de los músculos vocales y los sonidos resultantes. Sin embargo, se descubrió que el sistema general de control motor ya se está explorando a sí mismo en el útero, en los animales, de manera similar. Originalmente, los espasmos y convulsiones aleatorias del embrión se consideraban consecuencias no funcionales del crecimiento. Posteriormente se comprendió que el sistema motor ya está calibrando su sistema sensoriomotor antes del nacimiento. [ 1 ] Después del nacimiento, el balbuceo motor en los primates continúa en los movimientos de agarre aleatorios hacia objetivos visuales, entrenando el sistema de coordinación mano-ojo . Estos conocimientos se utilizan desde principios de la década de 1990 en modelos de control del movimiento biológico y en robótica. [ 2 ] [ 3 ] En robótica, es un sistema de aprendizaje robótico mediante el cual un sistema robótico puede desarrollar de forma autónoma un modelo interno de su propio cuerpo y su entorno. Un trabajo inicial fue realizado por Kuperstein (1991) [ 4 ], quien utilizó un robot que posicionaba aleatoriamente un palo en su espacio de trabajo, mientras era observado por dos cámaras. Se empleó una red neuronal ( perceptrón multicapa ) para asociar las posiciones del palo con los ángulos articulares del brazo. Este tipo de investigación dio origen al campo de la robótica del desarrollo . [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]
La exploración aleatoria del estado de control motor y sus efectos puede conducir a la identificación de parámetros para un modelo de cinemática inversa y dinámica inversa , que el robot puede utilizar para encontrar señales de control apropiadas, dada una tarea particular que requiere posicionamiento y/o control de fuerza. [ 8 ] [ 9 ]
Véase también
Referencias
- ↑ Bernstein, NA (1967). La coordinación y regulación de los movimientos . Oxford: Pergamon Press.
- ↑ Bullock, Daniel; Grossberg, Stephen; Guenther, Frank (1993). "Un modelo neuronal autoorganizado de alcance motor equivalente y uso de herramientas por un brazo multiarticular". Journal of Cognitive Neuroscience . 5 (4): 408– 435. doi : 10.1162/jocn.1993.5.4.408 . PMID 23964916. S2CID 207610285 .
- ↑ Villa, Alessandro EP; Masulli, Paolo; Rivero, Antonio Javier Pons (2016). Redes neuronales artificiales y aprendizaje automático – ICANN 2016: 25.ª Conferencia Internacional sobre Redes Neuronales Artificiales, Barcelona, España, 6-9 de septiembre de 2016, Actas . Cham: Springer. p. 167. ISBN 978-3-319-44777-3.
- ↑ Kuperstein, Michael (1991). "Controlador neuronal INFANT para la coordinación sensoriomotora adaptativa". Redes neuronales . 4 (2): 131– 145. doi : 10.1016/0893-6080(91)90001-L . ISSN 0893-6080 .
- ↑ Saegusa, Ryo; Metta, Giorgio; Sandini, Giulio; Sakka, Sophie. "Balbuceo motor activo para el aprendizaje sensoriomotor" (PDF) .
{{cite journal}}: Para citar una revista se requiere|journal=( ayuda ) - ↑ Demiris, Yiannis y Anthony Dearden. " Del balbuceo motor al aprendizaje jerárquico por imitación: una trayectoria de desarrollo robótico. " (2005): 31-37.
- ↑ Saegusa, Ryo, et al. " Balbuceo motor activo para el aprendizaje sensoriomotor. " Robótica y Biomimética, 2008. ROBIO 2008. Conferencia Internacional IEEE sobre. IEEE, 2009.
- ^ Arik, Sabri; Huang, Tingwen; Lai, Weng Kin; Liu, Qingshan (2015). Procesamiento de información neuronal: 22ª Conferencia Internacional, ICONIP 2015, Estambul, Turquía, 9 al 12 de noviembre de 2015, Actas . Cham: Springer. pag. 27.ISBN 978-3-319-26554-4.
- ↑ McFarland, David; Stenning, Keith; McGonigle, Maggie (2012). La mente compleja: un enfoque interdisciplinario . Nueva York: Palgrave Macmillan. pág. 119. ISBN 978-0-230-35445-6.
- robots humanoides
- Control del motor