Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
articulares en la red de control y en los actuadotes y empleando la diferencia entre la
trayectoria real y la predicha por la red para actualizar los pesos sinápticos del modelo.
Existen modelos conexionistas mucho más inspirados en los datos neurobiológicos
que los expuestos aquí hasta el momento. Por ejemplo, Burnod y col (1992) examinó la
forma en la que el SNC puede aprender a alcanzar cualquier objetivo partiendo de una
postura inicial arbitraria. En el modelo de estos autores, existen tres grupos de neuronas
diferenciados llamados unidades de comparación, unidades sinérgicas y unidades
motoras, representando éstas últimas, la actividad de grupos motores espinales. Cada
unidad de comparación y de sinergia constituye una red neuronal de tres capas. Cada
unidad motora activa un grupo ponderado de unidades motoras, y como consecuencia
se produce un desplazamiento concreto en la posición del brazo. La red debe aprender
cómo la dirección de movimiento que se produce debido a la activación de cada unidad
sinérgica cambia dependiendo de la postura inicial del brazo. Cada unidad sinérgica
recibe entradas laterales de otras unidades sinérgicas y una proyección directa de las
unidades de comparación. Las unidades de comparación aprenden la cinemática
inversa entre el espacio extrapersonal y el espacio de actuadotes. Estas unidades reciben
señales visuales que codifican la dirección de movimiento de la mano en el espacio y
una copia eferente de la salida de las unidades de sinergia. Tanto las unidades de
comparación como las unidades de sinergia reciben una señal que codifica la posición
de la mano. Durante un periodo de ‘balbuceo motor’, patrones aleatorios en la actividad
de las unidades de sinergia generan movimientos del brazo que activan a las unidades
de comparación. La información visual correspondiente a dichos movimientos
convergen sobre las unidades de comparación que aprenden qué unidad de sinergia se
encuentra activa en una posición inicial del brazo para producir el movimiento del
brazo observado. A su vez, las unidades de sinergia aprenden qué unidades de
comparación están activas debido a su propia actividad de salida en distintas posiciones
iniciales del brazo, esto es, aprenden la manera en la que el movimiento de la mano
producido por su propia actividad, cambia según sea la posición inicial del brazo. Una
vez entrenada, una señal que codifica el movimiento deseado de la mano se proyecta
sobre las unidades de comparación y la activación de éstas genera la actividad
apropiada en las unidades de sinergia en función de la postura inicial del brazo.
Aunque las unidades sinérgicas se describen en términos de actividad muscular, el
modelo lo que realmente aprende es la cinemática inversa.
Los modelos descritos, más que revelar la manera en que el SNC controla los
movimientos de alcance, demuestran que muchos esquemas de actuación son capaces
de llevar a cabo dicho aprendizaje y control de los movimientos de alcance. Sin
embargo, estos modelos proporcionan algunas pistas importantes sobre la organización
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