El estudio liderado por un investigador del ITBA utiliza información de las redes neuronales de animales para construir un modelo robótico, con el objetivo de desarrollar una herramienta tecnológica para aplicar a las neurociencias.
Pablo Gleiser, PhD. investigador del Departamento de Ciencias de la Vida y docente de la carrera de Bioingeniería recibió un PICT Serie A, como financiamiento por parte de la Agencia Nacional de Promoción de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación (Agencia I+D+i), para llevar adelante su proyecto “Comportamientos emergentes en poblaciones de robots interactuantes”, que tiene el propósito de reproducir las conexiones neuronales del sistema nervioso de seres vivos en dispositivos tecnológicos.
El objetivo de esta investigación consiste en utilizar robots como herramienta científica, en lugar de utilizar animales, para luego aplicar los conocimientos a las neurociencias. En particular, simula en los robots el sistema nervioso de una especie específica de gusano al que se le conoce su conectoma, esto es, la información de todo su sistema nervioso, incluyendo los diferentes tipos de neuronas y su red neuronal de interacción. De esta forma el robot puede obtener información del ambiente a partir de la estimulación de neuronas sensoriales, y ejecutar acciones a partir de la información de la actividad de las neuronas motoras.
“Utilizar un robot permite obtener información completa del sistema. Así se puede analizar qué le está pasando a cada una de las neuronas, cómo interactúan entre sí (ya que es información “copiada” de la biología), y al mismo tiempo ver las acciones que hace el robot cuando se mueve”, destacó Pablo Gleiser, Investigador del Departamento de Ciencias de la Vida del ITBA.
Para poder estudiar y comprender la relación entre el cerebro y el comportamiento, los científicos, generalmente, buscan animales que posean sistemas nerviosos más simples, entre ellos, ratones, insectos y gusanos. En ese sentido el nemátodo C. elegans se destaca por tener solo 300 neuronas, de las que se conoce mucha información, tal como su ubicación en el organismo y sus conexiones con otras neuronas.
Es precisamente esta información la que se utilizó para construir un modelo robótico, donde sensores del robot pueden estimular la actividad de neuronas sensoriales y donde los movimientos del robot son controlados por las salidas de las neuronas motoras. De esta forma se puede establecer una relación entre la actividad neuronal y el comportamiento.
A través de esta línea se estudian los distintos mecanismos provenientes del sistema nervioso, que generan diferentes tipos de acciones. Y así es factible comprender la parte básica que relaciona la neurociencia con el comportamiento, ya que a partir de ahí se podría extender este conocimiento a aplicaciones tecnológicas para que, por ejemplo, los vehículos controlados por redes neuronales puedan tener un comportamiento autónomo.