Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
Modelo Neuronal para el aprendizaje
progresivo de tareas de Agarre.
1. Introducción
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Capítulo 5
En este capitulo se introduce una arquitectura Multi-Red para el estudio de los
distintos (en cuanto a la naturaleza de la información sensorial involucrada) y
progresivos procesos (en cuanto a que se producen en distintos momentos del
desarrollo) de aprendizaje relacionados con una tarea de agarre de objetos. Se propone
un sistema modular, compuesto de varias redes neuronales de idéntica arquitectura
(Redes de Regularización HYPBF, Poggio y Girosi, 1989), que permite el aprendizaje
progresivo de los subprocesos que conforman un movimiento completo y correcto de
agarre (subprocesos que se aprenden y ejecutan en distintos módulos del sistema y que
requieren el intercambio y procesamiento de señales de modalidad sensorial muy
dispar). En definitiva, se propone un sistema que, tras una serie de etapas de
aprendizaje, es capaz de generar movimientos de agarre correctos cuando se le
presentan objetos de distinta forma y tamaño, independientemente de su localización u
orientación en el espacio. Se discuten las propiedades del modelo en relación a la
neurobiología y teorías existentes sobre el movimiento de agarre, y se muestran sus
capacidades en simulación. Los resultados de la implementación que de ciertas partes
de ese modelo se ha llevado a cabo sobre una plataforma robótica real serán expuestas
en un capítulo posterior.