Desarrollo de receptores bioinspirados con aplicaciones de aprendizaje automático para electrorrecepción en entornos acuáticos

Borba, Camilo - Maldonado, Sebastián - Otero, Santiago

Supervisor(es): Barboni, Leonardo - Caputi, Angel

Resumen:

Algunos animales acuáticos desarrollan una función sensorial que les permite la detección, localización y discriminación de objetos de impedancia distinta a la del agua durante su navegación. Este sistema se basa en la interpretación de las variaciones de los estímulos eléctricos generados por el entorno (electrorrecepción pasiva) y por ellos mismos (electrorrecepción activa). Esta característica inspiró al biólogo del Instituto de Investigaciones Biológicas Clemente Estable (IIBCE) Angel Caputi a estudiar a estos animales y cómo es que llevan a cabo la función sensorial. Parte de su extensa investigación se centró en la especie Gymnotus Omarorum la cual puede encontrarse en Uruguay, siendo clave para el desarrollo de la patente de un circuito que funciona de manera análoga a los órganos electrorreceptores. A partir del diseño patentado se fabricó un primer prototipo del circuito en un PCB para verificar su funcionamiento. Además, utilizando métodos de aprendizaje profundo en base a los resultados obtenidos con el mismo, se evaluó el desempeño de la electrorrecepción pasiva. Finalmente, se diseñó un nuevo PCB en el que se integraron cuatro celdas electrorreceptoras con las mejoras adoptadas en el prototipo. Esto posibilitó el estudio de la electrorrecepción activa realizando experimentos de localización y discriminación de objetos en el entorno acuático.


Detalles Bibliográficos
2021
Mapeo de entornos acuáticos
Biomimética
Desarrollo de electrónica bioinspirada
Sistemas embebidos
Machine Learning
Electrorrecepción
Peces eléctricos
Español
Universidad de la República
COLIBRI
https://hdl.handle.net/20.500.12008/30568
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
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Biomimética
Desarrollo de electrónica bioinspirada
Sistemas embebidos
Machine Learning
Electrorrecepción
Peces eléctricos
url https://hdl.handle.net/20.500.12008/30568