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A bioartificial brain with an artificial body: training a cultured neural tissue to support the purposive behavior of an artificial body

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Controllo remoto intelligente

Il controllo di un robot attraverso il cervello potrebbe essere il soggetto di un affascinante racconto di fantascienza. E invece, grazie al progetto NEUROBIT finanziato dall'Ue, si è giunti agli algoritmi e alle tecniche che permettono di stabilire un collegamento bidirezionale tra neuroni coltivati e periferiche esterne.

Economia digitale

Le proprietà plastiche esclusive del cervello ne fanno lo strumento ideale per controllare il comportamento sensomotorio di un corpo artificiale, come un robot mobile per esempio. Tale plasticità rende il sistema estremamente adattabile al suo ambiente in mutamento, in quando le sue prestazioni sono regolate sulla base delle precedenti esperienze. Nel quadro di NEUROBIT, popolazioni neurali tenute in vita in vitro sono collegate in tempo reale con un robot indipendente. Un circuito chiuso di feedback sfrutta le proprietà adattative dei neuroni per controllare il comportamento del robot. Per guidare i pattern di stimolazione verso i canali identificati come input della rete neurale si usa un set di sensori. Il riconoscimento dei pattern e l'elaborazione di questi segnali produce l'output usato per controllare il robot mediante gli opportuni sensori integrati. Il sistema è basato su due percorsi a circuito chiuso che lavorano insieme. Uno convoglia i bus dati, analogici e digitali, per l'acquisizione, l'elaborazione e la stimolazione, mentre l'altro convoglia i bus di controllo associati. Il telaio NEUROBIT ha un'architettura modulare, che consente la configurazione personalizzata dei canali d'acquisizione e di stimolazione in base alle necessità dell'utilizzatore. Il percorso dei dati analogici è implementato in un unico elemento hardware per minimizzare l'accoppiamento del rumore esterno. Inoltre è possibile l'elaborazione biologica in tempo reale, visto che il ritardo di percorso dati del circuito chiuso è inferiore a 50 μs. Gli elementi hardware e software dedicati sono stati appositamente progettati per l'elaborazione ottimale dei dati elettrofisiologici multicanale in tempo reale. Mediante il collegamento tra popolazioni neurali con una entità fisica, è possibile studiare i meccanismi dell'integrazione sensomotoria, il controllo e l'adattamento in un sistema vivente.

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