Los científicos han desarrollado un software de captura de movimiento basado en el aprendizaje profundo que utiliza múltiples vistas de cámara para modelar los movimientos de una mosca en tres dimensiones. El objetivo final es utilizar este conocimiento para diseñar robots tipo mosca.
"Solo piense en lo que puede hacer una mosca", dice el profesor Pavan Ramdya, cuyo laboratorio en el Brain Mind Institute de EPFL, con el laboratorio del profesor Pascal Fua en el Instituto de Ciencias de la Computación de EPFL, dirigió el estudio. "Una mosca puede cruzarterreno que un robot con ruedas no podría ".
Las moscas no son exactamente entrañables para los humanos. Con razón las asociamos con experiencias menos apetitosas en nuestra vida diaria. Pero hay un camino inesperado hacia la redención: los robots. Resulta que las moscas tienen algunas características y habilidades que puedeninformar un nuevo diseño para sistemas robóticos.
"A diferencia de la mayoría de los vertebrados, las moscas pueden escalar casi cualquier terreno", dice Ramdya. "Pueden adherirse a paredes y techos porque tienen almohadillas adhesivas y garras en las puntas de sus patas. Esto les permite ir básicamente a cualquier parte. Eso es interesantetambién porque si puedes descansar en cualquier superficie, puedes administrar tu gasto de energía esperando el momento adecuado para actuar ".
Fue esta visión de extraer los principios que rigen el comportamiento de las moscas para informar el diseño de los robots lo que impulsó el desarrollo de DeepFly3D, un sistema de captura de movimiento para la mosca Drosophila melanogaster, un organismo modelo que se usa casi de manera ubicua en la biología.
En la configuración experimental de Ramdya, una mosca camina sobre una pequeña bola flotante, como una cinta de correr en miniatura, mientras siete cámaras registran cada movimiento. La parte superior de la mosca está pegada a un escenario inamovible para que siempre permanezca en su lugarmientras camina sobre la pelota. Sin embargo, la mosca "cree" que se mueve libremente.
Las imágenes de la cámara recopiladas son procesadas por DeepFly3D, un software de aprendizaje profundo desarrollado por Semih Günel, un estudiante de doctorado que trabaja con los laboratorios de Ramdya y Fua. "Este es un buen ejemplo de dónde era necesaria y transformadora una colaboración interdisciplinaria".dice Ramdya: "Al aprovechar la informática y la neurociencia, hemos abordado un desafío de larga data".
Lo especial de DeepFly3D es que puede inferir la pose 3D de la mosca, o incluso otros animales, lo que significa que puede predecir automáticamente y realizar mediciones de comportamiento a una resolución sin precedentes para una variedad de aplicaciones biológicas. El software nonecesita ser calibrado manualmente y utiliza imágenes de la cámara para detectar y corregir automáticamente cualquier error que cometa en sus cálculos de la postura de la mosca. Finalmente, también utiliza el aprendizaje activo para mejorar su propio rendimiento.
DeepFly3D abre una forma de modelar de manera eficiente y precisa los movimientos, posturas y ángulos articulares de una mosca de la fruta en tres dimensiones. Esto puede inspirar una forma estándar de modelar automáticamente la pose 3D en otros organismos también.
"La mosca, como organismo modelo, equilibra muy bien la trazabilidad y la complejidad", dice Ramdya. "Si aprendemos cómo hace lo que hace, podemos tener un impacto importante en la robótica y la medicina y, quizás lo más importante, podemosobtener estos conocimientos en un período de tiempo relativamente corto "
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Materiales proporcionados por Escuela Politécnica Federal de Lausana . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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