Simulation of nervous centres in closed-loop of perception-action

Resumen

El cerebro humano, gracias a la evolución, ha desarrollado eficientes estructuras biológicas capaces de realizar un amplio rango de tareas complejas. Este es también el caso de uno de sus centros: el cerebelo. Esta estructura juega un papel fundamental en diferentes tareas de control motor tales como la coordinación de movimientos o la calibración de la relación sensoriomotora. En esta tesis hemos desarrollado modelos computacionales del cerebelo para entender mejor los mecanismos biológicos que le confieren al cerebelo sus capacidades de control y aprendizaje motor. En este trabajo se han usado robots simulados y reales como cuerpos emulados que controlar. De esta forma tratamos de validar las hipótesis propuestas sobre la operación del cerebelo cuando este realizar diferentes tareas de control motor tales como manipulación de objetos o recreación de los experimentos de condicionamiento clásico del parpadeo (EBCC) o reflejo vestíbulo-ocular (VOR). Esta tesis pretende abarcar el desarrollo de sistemas de control biológicamente inspirados basados en modelos cerebelares capaces de realizar diferentes tares de control motor usando robots biomorficos en tiempo real. Este trabajo se puede subdividir en tres bloques principales: (i) desarrollo de todas las herramientas necesarias para este estudio, (ii) desarrollo de un modelo cerebelar basado en datos obtenidos de experimentos biológicos, y (iii) validación de los modelos cerebelares embebiéndolos en esquemas de control capaces de realizar diferentes tareas de control motor usando robots biomorficos en tiempo real. Una versión actualizada del simulador EDLUT ha sido usada como la principal herramienta de simulación para este estudio. EDLUT es un simulador eficiente de redes neuronales de impulsos desarrollado por nuestro grupo de investigación en la Universidad de Granada. Este fue concebido como una pequeña herramienta capaz de simular de forma eficiente redes neuronales de media escala. En esta tesis hemos mejorado sistemáticamente la eficiencia y funcionalidad de EDLUT. Hemos paralelizado su simulación en arquitecturas de coprocesamiento CPU-GPU multinúcleo, desarrollado nuevos y eficientes métodos de simulación dirigidos por eventos y por tiempo e implementado nuevos modelos de neurona y leyes de aprendizaje. Además hemos incluido en EDLUT nuevos módulos y características relacionadas con el control robótico en tiempo real. Las redes neuronales simuladas en EDLUT pueden ser ahora conectadas con diversos robots (simulados o reales) usando conexiones TCP/IP. También se han implementado en EDLUT interfaces de comunicación capaces de traducir las señales del cerebelo (impulsos) en señales para el robot (señales analógicas) y viceversa. Por último, EDLUT incorpora un supervisor de tiempo real capaz de asegurar que una simulación se realiza en tiempo real. Por lo tanto, EDLUT es ahora más que un simple simulador de redes neuronales de impulsos. EDLUT es una herramienta de simulación capaz de crear sistemas de control biológicamente inspirados basados en redes neuronales de impulsos para realizar diferentes tareas de control motor utilizando robots biomórficos en tiempo real. Partiendo de un modelo cerebelar previamente desarrollado por nuestro grupo de investigación, dos nuevos mecanismos de plasticidad sináptica a nivel de los núcleos cerebelos profundos (DCN) han sido propuestos e implementados, confiriéndole al modelo nuevas capacidades de consolidación del aprendizaje y adaptación de la ganancia. También hemos propuesto un nuevo modelo de neurona capaz de reproducir los tres estados de una célula de Purkinje (tónico, silencioso y ráfaga), así como una nueva capa de la Oliva Inferior (IO) con acoplamiento eléctrico entre sus neuronas. Por último, una nueva conexión sináptica desde la IO hasta los DCN ha sido propuesta e incluida en el modelo. Todos estos nuevos elementos, basados en hipótesis teóricas y resultados experimentales en la literatura, han incrementado la plausibilidad biológica de nuestro modelo cerebelar. Por último hemos analizado cómo cada uno de los elementos anteriormente mencionados afecta al comportamiento del modelo cerebelar cuando este realiza experimentos de control motor como banco de pruebas: una tarea de manipulación de objetos con un brazo robótico, un experimento EBCC con un entorno simulado o un experimento VOR con una cabeza robótica.