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Modelo Matemático
Descripción
Modelo E4.5 - Integración Sensorial Multimodal
Una vez estructurada la red semántica, se busca asociar cada objeto a una variable que permita su formulación matemática. Las relaciones entre variables —expresadas en la red semántica como vectores y asociaciones entre objetos— se traducen en ecuaciones que describen el comportamiento. Estas ecuaciones se buscan, en la mayor medida posible, basadas en primeros principios, y no en algoritmos ajustados numéricamente solo para reproducir comportamientos medidos. El resultado es la red lógica del modelo: el conjunto de variables, con sus unidades y rangos, y las ecuaciones que las relacionan.
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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 simultáneos
Integra simultáneamente señales visual, mecánica, química, eléctrica y térmica. Cada canal aporta una estimación del mismo entorno y una incertidumbre propia; la señal química queda como canal particular de este modelo.
Grupo 2: Grupo 2: Fiabilidad y ponderación bayesiana
La integración óptima pondera cada canal inversamente a su varianza de ruido. Menor varianza implica mayor precisión y mayor peso normalizado; los pesos convergen en una estimación multimodal.
Grupo 3: Grupo 3: Estimación integrada y reducción de varianza
La estimación combinada es una suma ponderada de estimaciones sensoriales. Bajo el cierre bayesiano independiente, su precisión es la suma de precisiones y su varianza es menor que la de cada canal individual.
Grupo 4: Grupo 4: Superaditividad bimodal
La respuesta bimodal se compara con la mejor respuesta unimodal. La superaditividad se expresa como un exceso positivo de la respuesta bimodal sobre el máximo unimodal.
Grupo 5: Grupo 5: Información de Shannon entre canales
La información de cada canal sobre el estímulo se cuantifica con información mutua. La información conjunta caracteriza cuánto aporta la combinación de canales, sin imponer independencia informacional no declarada.
Grupo 6: Grupo 6: Circuitos de integración
El procesamiento distribuido involucra circuito del lóbulo óptico, circuito antenal y circuito del cuerpo hongo. Sus contribuciones convergen en una representación robusta del entorno.
Grupo 7: Grupo 7: Latencia, rapidez y precisión final
La integración ocurre a escala de milisegundos. Una combinación más rápida de las señales mejora la precisión de la representación final según el storyboard; la forma exacta de esa dependencia queda fenomenológica.
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