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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo E4.2 - Fusión Multisensorial
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:4330
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Mosaico de omatidios y muestreo
El ojo compuesto se representa como un mosaico de omatidios. Cada omatidio actúa como un canal óptico con una dirección particular de muestreo, y la separación angular entre ejes ópticos fija la discretización espacial del mosaico.
Grupo 2: Grupo 2: Difracción y ángulo de aceptación
La apertura de la faceta limita la resolución por difracción. Según el storyboard, al disminuir el tamaño del omatidio aumenta el ángulo de aceptación y empeora la resolución angular, mientras se amplía el campo visual asociado al muestreo.
Grupo 3: Grupo 3: Captura de fotones y sensitividad
El tamaño de la faceta controla la cantidad de luz recogida. Una faceta mayor aumenta la captura de fotones y la sensitividad, pero el storyboard la asocia a un costo en resolución angular.
Grupo 4: Grupo 4: Especialización nocturna y diurna
La polilla nocturna representa el extremo de facetas grandes orientado a maximizar captura de fotones. La libélula diurna representa facetas pequeñas en la región frontal orientadas a maximizar resolución.
Grupo 5: Grupo 5: Muestreo espacial y límite de Nyquist
La separación angular del mosaico determina la frecuencia espacial máxima representable por Nyquist. Esa frecuencia máxima establece la agudeza visual final del ojo compuesto.
Grupo 6: Grupo 6: Cinética del fotorreceptor y saturación
El flujo de fotones recibido alimenta la respuesta del fotorreceptor. La respuesta se satura con una cinética tipo Michaelis-Menten; el parámetro de semisaturación determina el rango dinámico de operación.
Grupo 7: Grupo 7: Compromiso óptico integrado
Resolución, campo visual, sensitividad, muestreo de Nyquist y saturación convergen en el desempeño visual. El grupo mantiene separados los observables finales para no mezclar magnitudes de unidades distintas en un índice artificial.
ID:1194
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Canales sensoriales y precisión
Visión, propiocepción y vestibular aportan estimadores del mismo estado. La incertidumbre de cada canal se representa por su varianza y su precisión inversa. La precisión determina el peso relativo que puede recibir cada señal.
Grupo 2: Grupo 2: Fusión bayesiana óptima
Los estimadores independientes se combinan ponderando inversamente por varianza. La precisión conjunta es la suma de precisiones y la varianza fusionada disminuye. Para N sensores idénticos, la desviación estándar cae como 1/sqrt(N).
Grupo 3: Grupo 3: Inferencia de causa común
La disparidad entre señales informa si comparten una causa. Un modelo causal bayesiano estima la probabilidad de causa común y mezcla fusión total con procesamiento segregado. Disparidades mayores reducen la probabilidad de fusión.
Grupo 4: Grupo 4: Ilusiones audiovisuales
La ventriloquía emerge cuando señales espacialmente discrepantes todavía se atribuyen a una causa común. En habla, el efecto McGurk resulta de combinar evidencia auditiva y visual bajo una causa compartida y seleccionar el percepto de mayor evidencia conjunta.
Grupo 5: Grupo 5: Ganancia de Kalman y modelo interno
La predicción interna y la medición sensorial se ponderan según sus incertidumbres. La ganancia de Kalman aumenta cuando la medición es relativamente precisa y disminuye cuando la predicción es más precisa. La innovación corrige adaptativamente el estado estimado.
Grupo 6: Grupo 6: Integración sensoriomotora
La estimación fusionada alimenta navegación y coordinación sensoriomotora. El cerebelo implementa ponderación adaptativa que complementa estimación de Kalman y control LQR. La calidad final depende de precisión sensorial, causalidad y predicción interna.
ID:1580
Grupo 1: Grupo 1: Canales sensoriales y precisión
Descripción
Visión, propiocepción y vestibular aportan estimadores del mismo estado. La incertidumbre de cada canal se representa por su varianza y su precisión inversa. La precisión determina el peso relativo que puede recibir cada señal.
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
Visión, propiocepción y vestibular aportan estimadores del mismo estado. La incertidumbre de cada canal se representa por su varianza y su precisión inversa. La precisión determina el peso relativo que puede recibir cada señal.
ID:4913
Grupo 2: Grupo 2: Fusión bayesiana óptima
Descripción
Los estimadores independientes se combinan ponderando inversamente por varianza. La precisión conjunta es la suma de precisiones y la varianza fusionada disminuye. Para N sensores idénticos, la desviación estándar cae como 1/sqrt(N).
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
Los estimadores independientes se combinan ponderando inversamente por varianza. La precisión conjunta es la suma de precisiones y la varianza fusionada disminuye. Para N sensores idénticos, la desviación estándar cae como 1/sqrt(N).
ID:4914
Grupo 3: Grupo 3: Inferencia de causa común
Descripción
La disparidad entre señales informa si comparten una causa. Un modelo causal bayesiano estima la probabilidad de causa común y mezcla fusión total con procesamiento segregado. Disparidades mayores reducen la probabilidad de fusión.
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
La disparidad entre señales informa si comparten una causa. Un modelo causal bayesiano estima la probabilidad de causa común y mezcla fusión total con procesamiento segregado. Disparidades mayores reducen la probabilidad de fusión.
ID:4915
Grupo 4: Grupo 4: Ilusiones audiovisuales
Descripción
La ventriloquía emerge cuando señales espacialmente discrepantes todavía se atribuyen a una causa común. En habla, el efecto McGurk resulta de combinar evidencia auditiva y visual bajo una causa compartida y seleccionar el percepto de mayor evidencia conjunta.
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
La ventriloquía emerge cuando señales espacialmente discrepantes todavía se atribuyen a una causa común. En habla, el efecto McGurk resulta de combinar evidencia auditiva y visual bajo una causa compartida y seleccionar el percepto de mayor evidencia conjunta.
ID:4916
Grupo 5: Grupo 5: Ganancia de Kalman y modelo interno
Descripción
La predicción interna y la medición sensorial se ponderan según sus incertidumbres. La ganancia de Kalman aumenta cuando la medición es relativamente precisa y disminuye cuando la predicción es más precisa. La innovación corrige adaptativamente el estado estimado.
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
La predicción interna y la medición sensorial se ponderan según sus incertidumbres. La ganancia de Kalman aumenta cuando la medición es relativamente precisa y disminuye cuando la predicción es más precisa. La innovación corrige adaptativamente el estado estimado.
ID:4917
Grupo 6: Grupo 6: Integración sensoriomotora
Descripción
La estimación fusionada alimenta navegación y coordinación sensoriomotora. El cerebelo implementa ponderación adaptativa que complementa estimación de Kalman y control LQR. La calidad final depende de precisión sensorial, causalidad y predicción interna.
Pregunta clave: ¿Cómo contribuye este mecanismo a la fusión multisensorial?
La estimación fusionada alimenta navegación y coordinación sensoriomotora. El cerebelo implementa ponderación adaptativa que complementa estimación de Kalman y control LQR. La calidad final depende de precisión sensorial, causalidad y predicción interna.
ID:4918