La decisión de una babosa marina de acercarse o evitar una presa potencial se ha simulado en un entorno virtual llamado Cyberslug. En el futuro, el software, descrito en un artículo publicado en eNeuro , puede proporcionar una base para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial más realistas.
Las babosas marinas del género Pleurobranchaea aprenden fácilmente a preferir presas fáciles mientras evitan a otros que se protegen de los depredadores con una defensa punzante, a menos que se vean obligados a comerlos por hambre intensa. Rhanor Gillette y sus colegas pudieron reproducir estas opciones en Cyberslug usando datosde estudios previos de Pleurobranchaea cerebro y comportamiento.
Al simular las relaciones entre el nivel de hambre del depredador virtual y la capacidad de aprendizaje, los investigadores demostraron cómo se requieren ambos atributos para regular el consumo de la cantidad y el tipo de presa apropiados. La investigación sugiere que este modelo simple está preparado para mejoras y adiciones quepodría permitir la simulación de la toma de decisiones complejas, como en la adicción y el comportamiento social.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Sociedad para la neurociencia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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