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 es utilizar este conocimiento para diseñar una “mosca robot”. Esto marca un primer paso hacia pequeños robots autónomos voladores.
“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 trepar a través del terreno que un robot con ruedas no podría”.
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Habilidades de un insecto poco querido
En la Tierra existen demasiadas criaturas de las que escoger, pero pocas son capaces de adaptarse a casi cualquier tipo de superficies.
Las moscas no son exactamente entrañables para los humanos, se les relaciona con experiencias nada de la vida diaria. Pero hay un camino inesperado hacia la redención: los robots.
“Las moscas se pueden adherir a paredes y techos porque tienen almohadillas adhesivas y garras en las puntas de sus piernas, lo que les permite ir básicamente a cualquier parte. Eso es interesante porque si puedes descansar en cualquier superficie, puedes manejar tu gasto de energía al esperar para el momento adecuado para actuar “.
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DeepFly3D: Mosca robot
Fue esta visión, los principios que rigen el comportamiento de las moscas, 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.
Para poder registrar cada movimiento y comprender qué es lo que los vuelve tan eficaces fue necesario llevar a cabo un experimento. En este, un equipo especializado con cámaras, y un dispositivo de análisis conocido como DeepFly3D, rodeando a un solo espécimen de mosca, capturaron todos y cada uno de los puntos de interés que podrían ayudar a explicar la ciencia detrás de su movimiento.
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.
El rol de la neurociencia
“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 de otros animales, lo que significa que puede predecir automáticamente y realizar mediciones de comportamiento con una resolución sin precedentes para una variedad de aplicaciones biológicas.
El software no necesita 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.
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