Informe Científico de Beca
URI permanente para esta colección
Examinar
Examinando Informe Científico de Beca por Autor "Rodríguez, María Florencia"
Mostrando 1 - 1 de 1
Resultados por página
Opciones de ordenación
- Informe de becario
Acceso Abierto Informe científico de Beca Doctoral: Rodríguez, María Florencia (2016)(2016) Rodríguez, María FlorenciaEn el primer año del doctorado se comenzó a trabajar en la generación de escenarios para el estudio del comportamiento de personas en ambientes virtuales en el marco del plan de tesis titulado Caracterización del comportamiento de personas en ambientes virtuales ycontrolados utilizando técnicas de visión por computadora y minería de datos . En este contexto, se está implementando una plataforma para el diseño de experimentos en neurociencias dentro de un entorno de realidad virtual inmersiva. La plataforma propuesta permite la configuración de distintos escenarios en los que el sujeto de experimento deberá resolver una serie de ejercicios a fin de estudiar capacidades cognitivas tales como memorización mediante la recolección de objetos en un mundo virtual. Las técnicas se emplean dentro de un entorno de Realidad Virtual llamado CAVE (ComputerAssisted Virtual Environment), el cual es único en su tipo en Argentina, implantada en el Instituto PLADEMA. Específicamente, las escenas se generan con la plataforma propuesta y se visualizan en la CAVE. Estas escenas son utilizadas en el estudio del comportamiento de los individuos, en situaciones particulares y ante estímulos visuales/sonoros. Dentro de éstas escenas, los individuos exploran, reúnen o localizan diferentes objetos y responden preguntas particulares, siguiendo un protocolo definido por especialistas de Neurociencia. En particular, se está trabajando en conjunto con un grupo de investigación del Instituto de Biología Celular y Neurociencias de la Facultad de Medicina de la UBA, liderado por el Dr.Pedro Bekinschtein. Hasta el momento, se han realizado algunos experimentos particulares con resultados inicialmente promisorios. Para poder sacar conclusiones determinantes, es necesario contar con mayor cantidad de experimentos y participantes, por lo que siguen definiendo casos de estudio.