Cuernavaca Morelos Junio 16, 2017 Francisco Cervantes-Pérez

Presentación del tema: "Cuernavaca Morelos Junio 16, 2017 Francisco Cervantes-Pérez"— Transcripción de la presentación:

1 PARTE 2: “Neurociencias y Ciencias de la Computación: Un Enfoque Tri-cíclico”
Cuernavaca Morelos Junio 16, 2017 Francisco Cervantes-Pérez AMIAC - Académico Titular Número 155 Escuela Nacional de Estudios Superiores – Unidad Morelia Universidad Nacional Autónoma de México

2 AGENDA Enfoque Cibernético Teoría de Esquemas
Redes Neuronales (Nivel celular) Redes Neuronales (Nivel Canales)

3 Enfoque cibernético CIBERNÉTICA “El estudio del control y las comunicaciones en animales y máquinas” (Wiener, 1948)

4 ENFOQUE TRI-CÍCLICO “CIENCIA” “TECNOLOGÍA” Nuevas hipótesis
Enfoque cibernético ENFOQUE TRI-CÍCLICO “Define una estructura formal para estudiar Coordinación Sensorio-motora en seres vivos y máquinas, a través de ciclos entre experimentación biológica (Neurociencias), modelado computacional (Estudios Teóricos del Cerebro), y experimentación tecnológica (Robótica, Neurocomputación).” “CIENCIA” “TECNOLOGÍA” Nuevas hipótesis NEUROCIENCIAS CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN (ESTUDIOS TEORICOS DEL CEREBRO) Datos, Hipótesis Nuevas hipótesis NEUROCOMPUTACION ROBÓTICA Modelos formales Requerimientos

5 ENFOQUE TRI-CÍCLICO IA PC FIL LIN ROB BT NE Enfoque cibernético
BT: Estudios Teóricos del Cerebro NE: Neurociencias ROB: Robótica ROB FIL PC: Psicología Cognitiva LIN: Lingüística IA: Inteligencia Artificial NE BT FIL: Filosofía

6 CONDUCTUAL (ETOGRAMA)
Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (ETOGRAMA) ORIENTAR BALANCEAR EXPLORAR “NADA” SALTAR

7 CONDUCTUAL (Captura de Presas)
Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Captura de Presas) Environmental Situation Behavioral response Visual stimulus moving in the lateral visual field (monocular perception). Orienting Visual stimulus moving in the binocular visual field at a short distance. binocular fixation Expected Consequence snapping Mechanical stimulation of the mouth mechanorreceptors. swalowing cleaning

8 CONDUCTUAL (Captura de Presas, Huída)
Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Captura de Presas, Huída) Ojo Motivación Retina Depredador Presa Modulador Pretectum Tectum Estimulador Inhibidor Movimiento Huída Captura

9 CONDUCTUAL (Captura de Presas)
Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Captura de Presas)

10 Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)
Teoría de Esquemas Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)

11 Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)
Teoría de Esquemas Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)

12 Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)
Teoría de Esquemas Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)

13 Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)
Teoría de Esquemas Coordinación Visuomotora (“Chantlitaxia”)

14 CONDUCTUAL (Niveles de análisis) Implementación en NSSL para C++
2008 Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Niveles de análisis) Implementación en NSSL para C++

15 CONDUCTUAL (TEORÍA DE ESQUEMAS)
2008 Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (TEORÍA DE ESQUEMAS)

16 CONDUCTUAL (TEORÍA DE ESQUEMAS)
2008 Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (TEORÍA DE ESQUEMAS) Motivación Sensorimotores Motores Sensoriales

17 CONDUCTUAL (Simulaciones)
2008 Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Simulaciones)

18 CONDUCTUAL (Simulaciones)
2008 Teoría de Esquemas CONDUCTUAL (Simulaciones)

19 Dr. Alfredo Weitzenfeld (University of South Florida)
Teoría de Esquemas Dr. Ronald Arkin (Georgia Tech) Dr. Alfredo Weitzenfeld (University of South Florida)

20 CONDUCTUAL (TEORÍA DE ESQUEMAS)
CAPTURA DE PRESAS (FIJA) CAPTURA DE PRESAS (EN MOVIMIENTO)

21 Coordinación Visuomotora en Anfibios
Redes Neuronales Coordinación Visuomotora en Anfibios Michael A. Arbib University of Southern California Luis Roberto Flores CERN, Suiza

22 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Retina Pretectum Tectum Óptico

23 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)

24 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Neurofisiología Neuroanatomía

25 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Modelo Integrador con Fugas Modelo Retina-Tectum-Pretectum

26 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Captura de presas

27 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Captura de presas con segunda presentación del estímulo

28 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Mecanismos de Habituación Específica

29 Modelos de Redes Neuronales (Nivel celular)
Captura de presas (antes de Habituación) Captura de presas (después de Habituación)

30 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Pablo Rudomin CINVESTAV

31 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Fenómeno de Inhibición Presináptica

32 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Modelos Matemáticos de Compartimentos

33 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)

34 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Nivel de Compartimentos y Canales Iónicos

35 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis I.- Inhibición Presináptica Cambiando la Frecuencia de Entrada PAD Provocado por la Interneurona Gabaérgica = 45Hz

36 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis I.- Inhibición Presináptica Cambiando la Frecuencia de Entrada Frecuencia de Entrada a la Aferente = 80Hz

37 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis I.- Inhibición Presináptica Cambiando la Frecuencia de Entrada Frecuencia de Entrada a la Aferente = 65Hz

38 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis I.- Inhibición Presináptica Cambiando la Frecuencia de Entrada Frecuencia de Entrada a la Aferente = 45Hz

39 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis I.- Inhibición Presináptica Cambiando la Frecuencia de Entrada Frecuencia de Entrada a la Aferente = 25Hz

40 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

41 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

42 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

43 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

44 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

45 Modelos de Redes Neuronales (Nivel canales)
Hipótesis II.- Inhibición Presináptica Variando la Distancia de la Conexión Axo-axónica

46 Dr. Francisco Cervantes Pérez UNAM francisco_cervantes@cuaed.unam.mx
FIN Dr. Francisco Cervantes Pérez Escuela Nacional de Educación Superior–Unidad Morelia UNAM