Non-linear dynamics and robots: from neurons to cognition

Pensamos que el desarrollo de robots inteligentes puede ser facilitado si empezamos por entender cómo funcionan cerebros. Uno de los más sencillos es el de los insectos o hexápodos. De lo particular de tal cerebro cabe construir (no simplemente copiando) arquitecturas (híbridos de computador analógico-no programado y digital-programado) capaces de memorizar, aprender y procesar acciones tanto reflejas como razonadas a percepciones. La clave del éxito hasta ahora conseguido, poco pero significativo, es la idea de que el cerebro (natural o artificial) funciona autoorganizándose. Ello implica la existencia de generadores de formas y funciones (Central Pattern Generators, en inglés; siglas CPG) que cabe considerar a varios niveles para un robot dado, desde uno superior (digamos cerebro principal) hasta el nivel de control de las extremidades. Ello significa la descentralización de la inteligencia en el robot y demanda la consideración de sistemas dinámicos con ecuaciones no lineales diferenciales y/o funcionales (incluidos retardos).

Nos proponemos proveer información neurodinámica gracias a neurobiólogos como H. Cruse, A. Ferrús, G. Rizzolatti, J. Schmitz y R. Strauss, quienes han contribuido recientemente de manera muy significativa al entendimiento del cerebro de insectos (H.C., J.S., R.S.) y al problema general de la relación (no limitada a cerebros de insectos, sino incluso con cerebros de chimpancés) entre cognición y sistema lector (A.F., G.R.).

Como complemento natural nos proponemos proveer información sobre los recientes avances logrados en la aplicación de la teoría de sistemas dinámicos (no lineales) a la problemática de la cognición-sistema motor, ilustrando dicha información con lo que ya existe (formas/patterns de Turing, sistemas anarrmónicos, papel de retardos, etc.) incluso materializado en robots que funcionan (construidos por el Consorcio SPARK).