L’analisi armonica per la rappresentazione della visione
Gli scienziati del progetto HAVIX (Harmonic analysis for optimal coding and the design principles of brain’s visual cortex) si sono concentrati sulla risoluzione dei problemi relativi ad approssimazione ed elaborazione dei dati nella corteccia visiva primaria del cervello utilizzando l’analisi armonica e geometrica. Il loro obiettivo era sviluppare modelli funzionali di comportamenti neurali del sistema visivo umano. I ricercatori hanno avuto l’idea di incorporare dati da stimoli visivi in spazi simmetrici come una trasformata wavelet generica dopo aver determinato le simmetrie approssimative per tali dati. Hanno applicato l’analisi armonica per caratterizzare gruppi non commutativi in termini di proprietà di riproduzione, riduzione di dimensionalità e meccanismi di apprendimento. I membri di HAVIX sono riusciti a sviluppare una teoria generale e un quadro modulare universale per sistemi non-commutativi invarianti rispetto alla traslazione. Questo approccio permette di caratterizzare i sistemi di riproduzione in un’ampia classe di trasformate wavelet generalizzate. Gli scienziati hanno fatto scoperte importanti rispetto ai modelli computazionali di estrazione delle caratteristiche nella corteccia visiva primaria. Hanno sviluppato anche quadri neurali per la segmentazione spazio-temporale e l’apprendimento per rinforzo nella percezione uditiva. Utilizzando nuove tecniche armoniche, spettrali e non lineari sono riusciti a riprodurre esperimenti ben noti in neuropsicologia e in psicologia della percezione. I risultati hanno portato alla produzione di otto documenti, 14 conferenze, un workshop e tre attività divulgative. Malgrado la fine del progetto il team HAVIX grazie alla sua attività sta già collaborando con altri gruppi di ricerca su diverse nuove idee. I risultati del progetto hanno approfondito le nostre conoscenze sui meccanismi neurali dell’estrazione delle caratteristiche nella corteccia visiva primaria. Ciò trova applicazione nel miglioramento della codifica e compressione di dati geometrici, di protesi robotiche, apprendimento artificiale e visione artificiale.
Parole chiave
Analisi armonica, sistema visivo, comportamento neurale, geometrico, modello, wavelet, gruppo non commutativo, proprietà di riproduzione, apprendimento artificiale, visione artificiale
