SLAM bioinspirado con neuronas tipo spiking memristivas

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cic.institucionOrigenCentro de Investigaciones en Física e Ingeniería
cic.isFulltextSI
cic.isPeerReviewedSI
cic.lugarDesarrolloUniversidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
cic.parentTypeObjeto de conferencia
cic.versionAceptada
dc.date.accessioned2025-07-15T14:30:43Z
dc.date.available2025-07-15T14:30:43Z
dc.identifier.urihttps://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/12518
dc.titleSLAM bioinspirado con neuronas tipo spiking memristivases
dc.typeDocumento de conferencia
dcterms.abstractLa incorporación de Inteligencia Artificial (IA) en robotica permitió disponer de capacidades cognitivas que mejoraron sus desempeños en multiples aplicaciones. A partir de investigaciones de la Neurociencia, se sabe que la información es procesada a nivel neuronal mediante impulsos eléctricos, que luego son transportados a las neuronas vecinas mediante procesos electroquımicos. Este descubrimiento inspiro el desarrollo de las redes neuronales artificiales, y entre ellas, las denominadas Redes Neuronales Spiking (RNS). Con el prop´ osito de implementar RNS a nivel hardware, con circuitos electrónicos cuyo comportamiento sea equivalente al de las estructuras neurobiologicas del sistema nervioso, en este trabajo presentamos el modelo Leaky Integrate-and-Fire, que es ampliamente utilizado en RNS. La capacidad de memoria necesaria para almacenar pesos sinapticos luego de los entrenamientos se implement´ o con memristores. Este resistor con memoria es considerado el cuarto elemento pasivo de la electronica. Hemos seleccionado como caso de estudio para probar estas ideas, un sistema de localización y mapeo simultáneos (SLAM) de inspiración biologica, conocido como Rat-SLAM, para ser evaluado en un robot móvil autonomo (RMA). En efecto, la investigación del cerebro de los roedores, permitió conocer la existencia de zonas encargadas de la localización y orientación espacial, que aprovecharemos en los modulos de guiado y navegación del RMA. Para ´ esto, en este trabajo proponemos un tipo de RNS, las Memristive Leaky Integrate-and-Fire (MLIF) para conformar las pose cells del Rat-SLAM.es
dcterms.creator.authorPirozzo, Bernardo M.
dcterms.creator.authorDe Paula, Mariano
dcterms.creator.authorVillar, Sebastián
dcterms.creator.authorFernaández Leoón, Jose
dcterms.creator.authorAcosta, Gerardo G.
dcterms.isPartOf.seriesXII Jornadas Argentinas de Robótica (CABA, 4 al 7 de junio de 2024)
dcterms.issued2024-06
dcterms.languageEspañol
dcterms.licenseAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (BY-NC-SA 4.0)
dcterms.subjectRat-SLAMes
dcterms.subjectMemristoreses
dcterms.subjectRobótica Móvil Autónomaes
dcterms.subjectNeurocienciases
dcterms.subjectComputación Neuromórficaes
dcterms.subject.materiaCiencias de la Computación e Información

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