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Grupo de Neuro IA y Robótica (NAIR)

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Página web: https://neuro-ai-robotics.github.io/

El grupo de Neuro Inteligencia Artificial y Robótica (NAIR) transforma nuestro entendimiento del cerebro en las tecnologías del futuro. para cómo los humanos perciben y actúan con su cuerpo para i) mejorar la inteligencia artificial y los sistemas robóticos, y al mismo tiempo ii) ayudar a develar los mecanismos internos de procesamiento de información en el cerebro. Desarrollamos algoritmos novedosos para el aprendizaje, estimación y control de sistemas complejos basados en hallazgos de la neurociencia y los evaluamos en plataformas robóticas (humanoides, manipuladores, exos). Nuestros modelos, además de ser relevantes para disciplinas como la neurociencia computacional, la robótica y la ciencia cognitiva, son particularmente interesantes para soluciones centradas en el ser humano, por ejemplo, atención médica, interacción humano-robot, robótica vestible, etc. Lograr robots con inteligencia encarnada comparable a la humana. Permitir que los robots actúen y se adapten a interacciones complejas del mundo real es uno de los desafíos clave de este siglo.
Active Inference iCUB

Experiencia: Nuestro grupo de investigación tiene más de diez años de experiencia en modelos de aprendizaje automático inspirados en el cerebro para la percepción y acción de robots. Fuimos pioneros en el despliegue exitoso de modelos inspirados en la neurociencia (p. ej., codificación predictiva) en robots humanoides, así como en la replicación de experimentos de percepción humana en sistemas robóticos (p. ej., ilusión de mano de goma). Somos reconocidos internacionalmente por el enfoque de inferencia activa de la robótica, un marco inspirado en la neurociencia que describe el cerebro como una máquina de inferencia. Actualmente estamos investigando nuevos modelos probabilísticos teóricos para aplicaciones prácticas en robótica industrial, monitoreo ambiental y atención médica.

Líneas de investigación

1) Inteligencia artificial inspirada en la neurociencia

2) Aprendizaje robótico (RL para robótica vestible)

3) Spiking Control

4) Modelos computacionales de percepción del cuerpo

5) Autopercepción y conciencia sintética

Personal 

Investigadora Principal

Pablo Lanillos

Pablo Lanillos

Investigador Principal

Pablo Lanillos
Investigador Principal

Google Scholar
ORCID: 0000-0001-9154-0798
Web personal: https://therobotdecision.com

Equipo

https://neuro-ai-robotics.github.io/members/

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    Instituto Cajal CSIC. Avda. Doctor Arce, 37. 28002. Madrid

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    Centro de investigación en neurociencias dependiente del CSIC. Fundado en 1920 y dirigido en sus inicios por Santiago Ramón y Cajal. Referente mundial en el estudio del cerebro. Depositario del Legado Cajal.

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