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Modelos biofísicos de cognición recursiva, versatil y abstracta para la navegación autónoma en entornos cooperativos (project FIS2014-57090-P)

La cognición, el proceso de la comprensión subjetiva del mundo exterior con objeto de interaccionar con él, es la principal facultad funcional que define al cerebro de los seres vivos. Para actuar en situaciones dinámicas complejas (p.e. moverse entre una muchedumbre) los humanos pueden modelizar mentalmente la situación en cuestión y elegir la acción (trayectoria de navegación) más apropiada. Esta facultad se construye a un nivel básico sobre la Representación Interna, o RI, del entorno y del propio cuerpo.

A pesar de los recientes avances en la investigación de la RI de entornos estáticos, los principios biofísicos de la RI de situaciones dinámicas se desconocen prácticamente un su totalidad. En este sentido una nueva teoría desarrollada en el proyecto anterior (FIS2010-20054) sugiere que la RI emerge de la dinámica no lineal de una sistema compuesto por una red neuronal recurrente que predice la evolución del entorno y una red de reacción-difusión que modeliza las posibles actuaciones del sujeto en su entorno. Basándose en el principio de causalidad dicho sistema “compacta” el tiempo de la situación dinámica percibida y genera una RI estática, denominada Representación Interna Compacta o RIC. De este modo el proceso de toma de decisiones corresponde al movimiento hacia un atractor en el espacio de fases del sistema. La RIC ha sido aplicada con éxito a la navegación de agentes virtuales y robots en presencia de elementos dinámicos no cognitivos. Sin embargo, la interacción entre varios agentes cognitivos (movimiento de una muchedumbre) requiere una cognición con nivel de complejidad más alto y sigue siendo un reto importante.