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Esta monografía adopta el enfoque de la Neurociencia Computacional, que trata de integrar de modo coherente, en un modelo explicativo, los hallazgos convergentes provenientes de la Neurofisiología, la Psicofísica y la Inteligencia Artificial, procurando mantener la plausibilidad biológica. Es decir, un modelo que ofrezca una explicación cabal de la visión en los sistemas visuales de los seres vivos y no sólo una serie de algoritmos computacionales que pretenden como objetivo lograr la máxima eficiencia en el procesamiento de información icónica. En las especies vivas se han ensayado diferentes sistemas de procesamiento visual, que han experimentado un progresivo refinamiento a lo largo de la escala filogenética. La simulación computacinal de estos sistemas visuales biológicos nos permite ir más allá de los experimentos realizables en el laboratorio y acceder a todas las variables involucradas en el modelo. Los resultados derivados del uso de los modelos contribuyen tanto a la comprensión del funcionamiento del sistema visual como a la elaboración de nuevos paradigmas de computación con inspiración biológica aplicables en inteligencia artificial y robótica.
About the author
J. Antonio Aznar-Casanova nació en Zaragoza, es profesor de Psicología de la Universidad de Barcelona, catedrático en Percepción Visual. Ha dirigido varios proyectos de investigación sobre visión y publicado varios libros y artículos científicos sobre estas materias. Su interés científico se centra en cómo el cerebro representa el espacio percibido
