Resumen

La selección de acciones (AS) se considera que representa el mecanismo involucrado por agentes naturales al decidir cuál debería ser el próximo movimiento o acción. ¿Existe un núcleo elemental funcional que sustente este proceso cognitivo? ¿Podríamos reproducir el mecanismo con un agente artificial y más específicamente en un paradigma neurorrobótico? Los robots autónomos no supervisados pueden requerir habilidades de toma de decisiones para evolucionar en el mundo real y el enfoque bioinspirado es la vía explorada a través de este documento. Proponemos simular un proceso de AS utilizando una pequeña red neuronal de impulsos (SNN) como los organismos neurales inferiores, para controlar robots virtuales y físicos. Basamos nuestro proceso de AS en un generador de patrones centrales (CPG) simple, neuronas de decisión, neuronas sensoriales y neuronas motoras como los principales componentes del circuito. Como novedad, este estudio se centra en un contexto específico de condicionamiento operante (OC) que es relevante en un proceso de AS; las elecciones sí influyen en la retroalimentación sensorial futura. Utilizando un escenario adaptativo simple, mostramos la interacción complementaria de ambos fenómenos. También sugerimos que este núcleo de AS podría ser un modelo de vía rápida para diseñar de manera eficiente SNN complejos que incluyan un número creciente de estímulos de entrada y salidas motoras. Nuestros resultados demuestran que la fusión de AS y OC aporta flexibilidad al comportamiento en situaciones dinámicas genéricas.

• Materias:Biomimética Método de percepción 3D Análisis cinemático Robot industrial
• Subjects:Biomimetics 3D perception method Kinematic analysis Industrial robot
• Palabras claves:Selección de acciones; Proceso cognitivo; Agente artificial; Paradigma neurorobótico; Capacidad de decisión; Enfoque bioinspirado
• Keywords:Action selection; Cognitive process; Artificial agent; Neurorobotic paradigm; Decision-making skill; Bioinspired approach