Los murciélagos y los delfines emiten ondas de sonido para sentir su entorno; como una batería, los peces eléctricos generan electricidad para ayudarlos a detectar el movimiento mientras están enterrados en sus refugios; y los humanos usan pequeños movimientos de los ojos para percibir objetos en su campo de visión.
Cada uno es un ejemplo de "detección activa" - un proceso que se encuentra en todo el reino animal, que implica la producción de movimiento, sonido u otras señales para reunir retroalimentación sensorial sobre el entorno externo. Hasta ahora, sin embargo, los investigadores han luchado paraentienda cómo el cerebro controla la detección activa, en parte debido a lo estrechamente relacionado que está el comportamiento de la detección activa con la retroalimentación sensorial que crea.
En un nuevo estudio, los investigadores de NJIT y Johns Hopkins han utilizado la tecnología de realidad aumentada para alterar este vínculo y desentrañar la dinámica misteriosa entre el movimiento de detección activa y la retroalimentación sensorial. Los resultados informan que los movimientos de detección activos sutiles de una especie especial de peces débilmente eléctricos- conocido como el pez cuchillo de vidrio Eigenmannia virescens - están bajo control de retroalimentación sensorial y sirven para mejorar la información sensorial que recibe el pez. El estudio propone que el pez use un sistema de control dual para procesar la retroalimentación de los movimientos de detección activos, una característicaeso puede ser omnipresente en los animales.
Los investigadores dicen los hallazgos, publicados en la revista Biología actual , podría tener implicaciones en el campo de la neurociencia, así como en la ingeniería de nuevos sistemas artificiales, desde automóviles autónomos hasta robótica cooperativa.
"Lo que es más emocionante es que este estudio nos ha permitido explorar la retroalimentación en formas con las que hemos estado soñando durante más de 10 años", dijo Eric Fortune, profesor asociado de biología, quien dirigió el estudio en NJIT. "Esto esquizás el primer estudio donde la realidad aumentada se ha utilizado para sondear, en tiempo real, este proceso fundamental de detección activa basada en el movimiento, que casi todos los animales usan para percibir el entorno que los rodea ".
Eigenmannia virescens es una especie de pez eléctrico que se encuentra en la cuenca del río Amazonas y que se sabe que se esconde en refugios para evitar la amenaza de los depredadores en su entorno. Como parte de sus defensas, Fortune dice que la especie y sus parientes pueden mostrar uncapacidad similar a un imán para mantener una posición fija dentro de su refugio, conocido como mantenimiento de la estación. El equipo de Fortune buscó aprender cómo los peces controlan este comportamiento sensorial al interrumpir la forma en que el pez percibe su movimiento en relación con su refugio.
"Hemos sabido durante mucho tiempo que estos peces seguirán la posición de su refugio, pero más recientemente descubrimos que generan pequeños movimientos que nos recuerdan los pequeños movimientos que se ven en los ojos humanos", dijo Fortune."Eso nos llevó a diseñar nuestro sistema de realidad aumentada y ver si podíamos perturbar experimentalmente la relación entre los sistemas sensoriales y motores de estos peces sin desvincularlos por completo. Hasta ahora, esto era muy difícil de hacer".
Para investigar, los investigadores colocaron peces débilmente eléctricos dentro de un tanque experimental con un recinto de refugio artificial, capaz de desplazarse automáticamente de un lado a otro en función del seguimiento en video en tiempo real del movimiento del pez. El equipo estudió cómo el comportamiento y el movimiento del pez en elel refugio se alteraría en dos categorías de experimentos: experimentos de "circuito cerrado", mediante los cuales el movimiento del pez se sincroniza con el movimiento del transbordador del refugio, y experimentos de "circuito abierto", donde el movimiento del refugio se "repite" al pez comosi de una grabadora. En particular, los investigadores observaron que el pez nadaba más lejos para obtener información sensorial durante los experimentos de circuito cerrado cuando se activaba la "ganancia de retroalimentación" positiva del sistema de realidad aumentada, o cada vez que se hacía la posición de refugio para reflejar elmovimiento del pez.
"Desde la perspectiva del pez, el estímulo en los experimentos de circuito cerrado y abierto es exactamente el mismo, pero desde la perspectiva del control, una prueba está vinculada al comportamiento y la otra está desvinculada", dijo Noah Cowan, profesor de la Universidad Johns Hopkins y coautor del estudio. "Es similar a la forma en que la información visual de una habitación puede cambiar a medida que una persona la atraviesa, a diferencia de la persona que mira un video de caminar por una habitación."
"Resulta que los peces se comportan de manera diferente cuando el estímulo es controlado por el individuo versus cuando el estímulo se les reproduce", agregó Fortune. "Este experimento demuestra que el fenómeno que estamos observando se debe a la retroalimentación que recibe el pezde su propio movimiento. Esencialmente, el animal parece saber que está controlando el mundo sensorial que lo rodea "
Según Fortune, los resultados del estudio indican que los peces pueden usar dos bucles de control, lo que podría ser una característica común en la forma en que otros animales perciben su entorno: un control para administrar el flujo de información de los movimientos de detección activos y otro que utilizaesa información para informar la función del motor.
Fortune dice que su equipo ahora está buscando investigar las neuronas responsables de cada circuito de control en los peces. También dice que el estudio y sus hallazgos pueden aplicarse a la investigación que explora el comportamiento de detección activa en humanos, o por ingenieros en el desarrollo de robótica avanzada.
"Esperamos que los investigadores realicen experimentos similares para aprender más sobre la visión en humanos, lo que podría brindarnos un valioso conocimiento sobre nuestra propia neurobiología", dijo Fortune. "Al mismo tiempo, porque los animales continúan siendo mucho mejores envisión y control del movimiento que cualquier sistema artificial que se haya diseñado, creemos que los ingenieros podrían tomar los datos que hemos publicado y traducirlos en sistemas de control de retroalimentación más potentes ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Nueva Jersey . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :