Se tomará como ejemplo la estructura del cerebro de la mosca de las flores.
Según las noticias de ABC, en las universidades de South Australia y Flinders Los investigadores están desarrollando una nueva tecnología para detectar drones tomando como ejemplo la estructura cerebral de la mosca de las flores. Gracias a esto, el equipo de investigación dice que han logrado grandes avances en el estudio.
En el estudio, publicado en la revista Cell, los científicos modelaron el sistema de visión de las moscas de las flores, que son de tamaño pequeño en comparación con otras moscas. Los diminutos cerebros de las moscas de las flores, que tienen un millón de neuronas, han sido mapeados durante un largo período de tiempo con electrodos muy afilados, que han desarrollado habilidades de vuelo porque procesan rápidamente imágenes de su entorno.Los investigadores utilizaron sondas más pequeñas que una neurona para mapear estas neuronas, que son invisibles incluso bajo el microscopio óptico.
VUELA VUELA ALCANCE EXTENDIDO 50 POR CIENTO
especialista en sistemas autónomos de la Universidad de Flinders Dr. Russell Brinkworth En su trabajo a lo largo de los años, él y sus colegas encendieron una luz en los ojos de las moscas, registrando la respuesta de una sola neurona cada vez que encendían una luz.
Profesor de la Universidad de Australia Meridional. Dr. Anthony Finn explicó que han descubierto un modelo matemático de cómo los cerebros de las moscas de las flores procesan las señales visuales. Finn dijo que el algoritmo que desarrollaron es mejor que los modelos existentes para procesar y dar sentido a las señales visuales, analizar la luz en áreas muy brillantes o muy oscuras e identificar objetos en fondos complejos.
Los científicos confirmaron que el algoritmo del modelo visual también funciona bastante bien con señales acústicas. Al enfatizar que ampliaron el rango de detección en un 50 por ciento con el algoritmo que desarrollaron, los investigadores explicaron que en sus pruebas, una vez detectaron un vehículo aéreo no tripulado a 4 kilómetros de distancia y determinaron su ubicación.
El experto en UAV Reece Clothier, que no participó en la investigación, afirmó que el método es prometedor. Clothier afirmó que el sistema en cuestión debe probarse en áreas con mayor ruido de fondo y obstrucciones visuales.
