Un modelo inspirado en la retina busca transformar la navegación de robots y vehículos autónomos

• La investigación fue desarrollada como parte del doctorado de la puntarenense Soraya Mora Barrientos y logró reproducir en un computador la capacidad predictiva del sistema visual humano, un avance que ahora busca incorporarse a plataformas robóticas para mejorar su capacidad de anticipar el movimiento de los objetos.

Comprender cómo el ojo humano es capaz de anticipar el movimiento de los objetos antes de que estos cambien de posición es la pregunta que está presente en la investigación desarrollada por la investigadora magallánica Soraya Mora Barrientos. Ese interés, que comenzó durante sus estudios de Neurociencia y se consolidó en su Doctorado en Biología Computacional, permitió crear un modelo computacional que reproduce uno de los mecanismos predictivos del sistema visual humano y que, a futuro, podría ser incorporado en robots y vehículos autónomos para mejorar su navegación.

La investigadora, de 38 años, explica que el proyecto nace directamente de su tesis doctoral y que su propósito fue trasladar a un computador la forma en que las neuronas del sistema visual procesan la información antes de que una persona perciba el movimiento de un objeto.

“Lo que yo hago es buscar mecanismos de anticipación de movimiento. Es decir, el ojo lo que hace antes de observar algo es predecir cómo se va a mover el objeto. Las neuronas del ojo trabajan en base a predicciones. Entonces, lo que yo hice fue modelar en un computador ese sistema predictivo que hace el ojo para que pueda predecir cómo se van a mover los objetos dentro de una escena de video”.

El desarrollo representa la convergencia de distintas disciplinas científicas. Mora inició su formación estudiando Física en la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Posteriormente cursó un Magíster en Neurociencia en la Universidad de Valparaíso y, más tarde, realizó un Doctorado en Biología Computacional en la Universidad San Sebastián, donde continuó profundizando en el estudio del sistema visual.

Fue precisamente durante el magíster cuando descubrió el área que terminaría marcando su carrera científica. “En el magíster conocí cómo funcionaban las neuronas del sistema visual que incluye al ojo junto con la corteza visual, que es la corteza del cerebro donde se interpreta todo lo que vemos. Ahí me encontré fascinante cómo funciona el sistema visual. Se sabe muy poco, en realidad, de cómo funcionan las neuronas del ojo. Lo encontré tan fascinante que dije: esta va a ser mi área de estudios”.

Según explica, esa falta de conocimiento sobre uno de los procesos biológicos más cotidianos fue precisamente lo que despertó su interés por investigar. Mientras millones de personas utilizan la visión de manera permanente, aún existen numerosos aspectos sobre el funcionamiento de la retina y de las neuronas visuales que permanecen sin respuesta.

Esa búsqueda derivó en un modelo computacional capaz de anticipar el desplazamiento de los objetos dentro de una secuencia de video. “Entonces, lo que yo hice fue modelar en un computador ese sistema predictivo que hace el ojo para que pueda predecir cómo se van a mover los objetos dentro de una escena de video”.

Aunque el sistema ya fue desarrollado a nivel computacional, el siguiente paso consiste en incorporarlo a una plataforma robótica que actualmente se encuentra en desarrollo en el laboratorio. Se trata de un robot de cuatro patas conocido por el equipo de investigación como “la araña”, denominado así por la forma en que se desplaza.

“La idea de ese robot es es que tenga un sistema visual similar a cómo ve, o lo más parecido posible a cómo ve un ojo de humano. Lo que yo hice ahora fue crear el programa por computadora para generar el sistema predictivo para que después lo pongamos. Ese sistema predictivo se inserta después como en el ojo del robot”.

El propósito es que la plataforma no solo sea capaz de detectar objetos presentes en su entorno, sino también de anticipar hacia dónde se moverán, incorporando una capacidad que actualmente forma parte del funcionamiento natural del sistema visual humano.

Las proyecciones de esta investigación se extienden mucho más allá de la robótica experimental. Uno de los campos donde el modelo podría tener mayor impacto corresponde a los sistemas de navegación autónoma, especialmente en vehículos que deben desplazarse sin intervención humana y responder en tiempo real frente a cambios inesperados del entorno.

“Las proyecciones que tiene la investigación es mejorar los sistemas de navegación autónomas. Por ejemplo, estos autos que se mueven, que manejan solos, actualmente no predicen cómo se van a mover los objetos. Entonces, si hay algún cambio demasiado inesperado, el auto va a chocar. En cambio, si tuviera un mecanismo predictivo como el que tenemos nosotros, como nosotros los humanos, podría anticiparse a cómo se van a mover los objetos y así podría esquivar. Mejoraría la navegación de los autos”.

La investigadora explica que la diferencia radica en que la mayoría de los sistemas actuales reaccionan una vez que detectan un cambio, mientras que el sistema visual humano trabaja constantemente formulando predicciones sobre lo que ocurrirá en los instantes siguientes. Replicar ese comportamiento permitiría que las máquinas respondieran con mayor rapidez frente a situaciones imprevistas.

El proyecto ha sido financiado mediante distintas fuentes a lo largo de su desarrollo. En una primera etapa contó con la beca de doctorado de la Universidad San Sebastián y posteriormente recibió apoyo de un proyecto basal financiado por la Fuerza Aérea de Estados Unidos. Ese financiamiento forma parte de una línea de investigación en la que el equipo trabaja desde hace varios años.

Antes de integrarse a la Universidad San Sebastián, la investigadora desarrolló este trabajo en el Centro Ciencia y Vida. Posteriormente, esa institución pasó a formar parte de la Universidad San Sebastián, lo que permitió dar continuidad al proyecto mientras realizaba sus estudios doctorales.

Con el doctorado finalizado, la científica proyecta continuar profundizando en los mecanismos biológicos que permiten la predicción del movimiento. Su próximo desafío será postular a un Fondecyt de Posdoctorado para iniciar una nueva línea de investigación, esta vez enfocada en determinar si el ojo de la mosca también desarrolla procesos predictivos semejantes a los observados en otros insectos voladores.

“Ahora voy a postular al Fondecyt de Posdoctorado para seguir con la investigación de sistemas de predicción, pero ahora las vamos a enfocar en el ojo de la mosca. Queremos ver si todavía no se sabe si el ojo de la mosca genera predicciones como nosotros. Me voy a enfocar en investigar si el ojo de la mosca puede generar un sistema predictivo, porque se han visto sistemas predictivos en varios insectos voladores. Por ejemplo, las abejas predicen, las libélulas predicen, pero no se sabe si la mosca predice”.