Dimensiones del producto: 21 x 14 cm
Isbn: 9789562893398
Presentación: rústico
Peso: 0.25 kg
Idioma: ESPAÑOL
Idioma Original: ESPAÑOL
Editorial: FONDO DE CULTURA ECONÓMICA (FCE)
Número de páginas: 240
Colección: TEZONTLE
Área temática: CIENCIA Y TECNOLOGÍA
Ficha catalográfica
Husbands, Phil
Robots. Todo lo que se necesita saber/Phil Husbands ; trad. de Constanza Gutiérrez—Santiago de Chile : FCE, 2024
240 pp. ; 21 x 14 cm.—(Colec. TEZONTLE)
1. Robots - Historia 2. Robots - Aspectos éticos y morales 3. Robots - Aspectos sociales 4. Robótica evolutiva 5. Inteligencia artificial
LC TJ211.15Dewey629.892H892r
Biografía del autor
(nacido el 27 de junio de 1961) es un profesor de ciencias de la computación e inteligencia artificial en la Universidad inglesa de Sussex, situada junto al pueblo de Falmer, en East Sussex, en la ciudad de Brighton and Hove. Es jefe del grupo de Sistemas Evolutivos y Adaptativos y codirector del Centro de Neurociencia Computacional y Robótica (CCNR). Husbands es también uno de los fundadores del campo de la robótica evolutiva. Sus intereses de investigación se centran en las investigaciones a largo plazo de la evolución artificial de los sistemas nerviosos de los robots, con énfasis en:
Robots guiados visualmente que actúan en el mundo real
Desarrollo teórico y práctico de algoritmos evolutivos avanzados para problemas difíciles de ingeniería y optimización de diseño
Desarrollo de redes neuronales artificiales de inspiración biológica que incorporen moduladores difusibles
Neurociencia computacional
Manipulación informática del sonido y la imagen
historia y filosofía de la IA
Inteligencia de enjambre
Aprendizaje automático.
Husbands ha editado varios libros, incluyendo la coedición de The Mechanical Mind in History (MIT Press; 2008; ISBN 978-0-262-25638-4), así como autor de numerosos artículos científicos. Junto con el neurocientífico Michael O'Shea, introdujo la idea de las GasNets, redes neuronales artificiales que utilizan gases virtuales difusores como moduladores. Estos están inspirados en la señalización de volumen de óxido nítrico (NO) en cerebros reales. El equipo de Sussex también ha realizado un trabajo pionero en el modelado computacional detallado de la difusión de óxido nítrico en el sistema nervioso.