WEBVTT

00:00:00.760 --> 00:00:02.600
Este es Pleurobot.

00:00:03.400 --> 00:00:07.016
Pleurobot es un robot diseñado
para imitar una especie de salamandra

00:00:07.040 --> 00:00:08.660
llamada Pleurodeles waltl.

00:00:09.240 --> 00:00:11.496
Pleurobot puede caminar, 
como ven aquí,

00:00:11.520 --> 00:00:13.560
y luego verán 
que también puede nadar.

NOTE Paragraph

00:00:14.060 --> 00:00:16.471
Quizá se pregunten por qué 
diseñamos este robot.

00:00:16.960 --> 00:00:20.722
Lo diseñamos como herramienta 
científica para la neurociencia.

00:00:21.400 --> 00:00:23.830
De hecho, lo diseñamos
junto a los neurobiólogos

00:00:23.830 --> 00:00:26.026
para entender cómo 
se mueven los animales,

00:00:26.026 --> 00:00:28.790
y sobre todo cómo la médula espinal
controla la locomoción.

00:00:29.380 --> 00:00:31.256
Pero cuanto más trabajo en biorobótica,

00:00:31.280 --> 00:00:33.661
más me impresiona realmente
la locomoción animal.

00:00:33.920 --> 00:00:38.216
Si lo piensan, un delfín
o un gato que corre o salta,

00:00:38.240 --> 00:00:39.816
o incluso nosotros,

00:00:39.840 --> 00:00:41.776
cuando corremos o jugamos al tenis,

00:00:41.776 --> 00:00:43.150
hacemos cosas asombrosas.

00:00:43.880 --> 00:00:48.016
De hecho, el sistema nervioso resuelve
un problema de control muy, muy complejo.

00:00:48.040 --> 00:00:51.136
Tiene que coordinar más o menos 
200 músculos a la perfección,

00:00:51.160 --> 00:00:54.840
porque si la coordinación es mala,
nos caemos o nos movemos mal.

00:00:55.560 --> 00:00:58.070
Mi objetivo es entender 
cómo funciona esto.

NOTE Paragraph

00:00:58.670 --> 00:01:02.000
Hay cuatro componentes principales
detrás de la locomoción animal.

00:01:02.800 --> 00:01:04.736
El primer componente es el cuerpo,

00:01:04.760 --> 00:01:06.736
y, de hecho, nunca se debe subestimar

00:01:06.760 --> 00:01:10.240
en qué medida la biomecánica en los 
animales ya simplificó la locomoción.

00:01:10.920 --> 00:01:12.376
Luego está la médula espinal,

00:01:12.400 --> 00:01:14.376
en la médula espinal hay reflejos,

00:01:14.400 --> 00:01:17.856
múltiples reflejos que crean un ciclo 
de coordinación sensoriomotora

00:01:17.880 --> 00:01:21.360
entre la actividad neural de la médula 
y la actividad mecánica.

00:01:21.890 --> 00:01:24.976
Un tercer componente son los 
generadores de patrones centrales.

00:01:25.000 --> 00:01:28.896
Son circuitos muy interesantes de 
la médula de los vertebrados

00:01:28.920 --> 00:01:30.536
que pueden generar, por sí mismos,

00:01:30.560 --> 00:01:32.840
patrones rítmicos de actividad,
muy coordinados

00:01:32.840 --> 00:01:35.746
y al mismo tiempo reciben solo
señales de entrada muy simples.

00:01:35.746 --> 00:01:37.046
Y estas señales de entrada

00:01:37.046 --> 00:01:40.726
provenientes de la modulación descendente
desde partes superiores del cerebro,

00:01:40.726 --> 00:01:43.416
como la corteza motora,
cerebelo, ganglios basales,

00:01:43.416 --> 00:01:45.176
modularán la actividad de la médula

00:01:45.176 --> 00:01:46.376
conforme nos desplazamos.

00:01:46.400 --> 00:01:49.616
Lo interesante es hasta qué punto
solo un componente de bajo nivel,

00:01:49.640 --> 00:01:51.576
la médula espinal, junto con el cuerpo,

00:01:51.600 --> 00:01:54.386
ya resuelven una gran parte
del problema de la locomoción.

00:01:54.386 --> 00:01:57.062
Quizá ya lo sepan porque 
al cortar la cabeza a un pollo,

00:01:57.062 --> 00:01:58.827
este puede seguir corriendo un rato.

00:01:58.827 --> 00:02:01.706
Eso muestra que con la parte inferior,
la médula y el cuerpo,

00:02:01.706 --> 00:02:03.733
ya se resuelve gran parte
de la locomoción.

NOTE Paragraph

00:02:03.733 --> 00:02:06.046
Pero entender cómo funciona 
es algo muy complejo

00:02:06.046 --> 00:02:07.306
porque, en primer lugar,

00:02:07.306 --> 00:02:09.820
grabar la actividad de 
la médula es muy difícil.

00:02:09.844 --> 00:02:12.616
Más fácil es implantar 
electrodos en la corteza motora

00:02:12.640 --> 00:02:15.670
que en la médula espinal, por 
estar protegida por las vértebras.

00:02:15.700 --> 00:02:18.046
Sobre todo, en humanos, 
es muy difícil de hacer.

00:02:18.046 --> 00:02:21.446
Segundo, la locomoción se produce
gracias a una interacción muy compleja

00:02:21.446 --> 00:02:24.416
y muy dinámica entre 
estos cuatro componentes.

00:02:24.440 --> 00:02:27.680
Así que es muy difícil averiguar
el papel de cada uno en el tiempo.

00:02:28.880 --> 00:02:32.616
Aquí es donde los biorobots como 
Pleurobot y los modelos matemáticos

00:02:32.640 --> 00:02:33.840
realmente pueden ayudar.

NOTE Paragraph

00:02:34.800 --> 00:02:36.690
Entonces, ¿qué es la biorobótica?

00:02:36.690 --> 00:02:39.786
La biorobótica es un campo muy activo
de investigación en robótica

00:02:39.786 --> 00:02:41.976
que quiere inspirarse en los animales

00:02:42.000 --> 00:02:44.456
para hacer que los robots 
salgan al aire libre,

00:02:44.480 --> 00:02:47.136
como robots de servicio,
robots de búsqueda y rescate,

00:02:47.160 --> 00:02:48.360
o robots de campo.

00:02:48.880 --> 00:02:51.530
El gran objetivo aquí 
es inspirarse en los animales

00:02:51.530 --> 00:02:53.500
para hacer robots que operen
en terrenos complejos:

00:02:53.500 --> 00:02:55.220
escaleras, montañas, bosques,

00:02:55.220 --> 00:02:57.676
lugares donde los robots
todavía tienen dificultades

00:02:57.676 --> 00:02:59.916
y donde los animales
se desempeñan mucho mejor.

00:02:59.916 --> 00:03:02.426
El robot puede ser una gran 
herramienta científica también.

00:03:02.426 --> 00:03:04.860
Hay proyectos muy buenos 
en los que se usan robots,

00:03:04.884 --> 00:03:08.856
como herramienta científica en 
neurociencia, biomecánica, hidrodinámica.

00:03:08.880 --> 00:03:11.080
Este es exactamente
el propósito de Pleurobot.

00:03:11.600 --> 00:03:14.536
En mi laboratorio colaboramos
con neurobiólogos

00:03:14.560 --> 00:03:17.776
como Jean-Marie Cabelguen,
neurobiólogo en Burdeos, Francia,

00:03:17.800 --> 00:03:22.310
y queremos hacer modelos de la médula
y validarlos en robots.

00:03:22.310 --> 00:03:24.096
Queremos empezar de forma sencilla.

NOTE Paragraph

00:03:24.120 --> 00:03:26.096
Es bueno empezar con animales simples

00:03:26.120 --> 00:03:28.436
como las lampreas, 
que son peces muy primitivos,

00:03:28.436 --> 00:03:31.646
y luego, gradualmente pasar 
a animales de locomoción más compleja,

00:03:31.646 --> 00:03:32.666
como salamandras,

00:03:32.666 --> 00:03:34.596
pero también a gatos y humanos,

00:03:34.616 --> 00:03:35.380
los mamíferos.

00:03:35.420 --> 00:03:38.256
Y aquí un robot se convierte
en una herramienta interesante

00:03:38.280 --> 00:03:40.216
para validar nuestros modelos.

00:03:40.240 --> 00:03:43.256
Para mí, Pleurobot es 
una especie de sueño hecho realidad.

00:03:43.280 --> 00:03:46.260
Hace más o menos 20 años 
yo ya trabajaba

00:03:46.260 --> 00:03:49.886
haciendo simulaciones informáticas del 
movimiento de lampreas y salamandras

00:03:49.886 --> 00:03:51.096
durante mi doctorado.

00:03:51.096 --> 00:03:54.176
Pero siempre supe que mis simulaciones
eran solo aproximaciones.

00:03:54.200 --> 00:03:58.176
Como simular la física en el agua,
o en barro o en un suelo complejo,

00:03:58.200 --> 00:04:00.916
es muy difícil simularlo
correctamente en la computadora.

00:04:00.916 --> 00:04:03.300
¿Por qué no tener un robot real
y una física real?

00:04:03.430 --> 00:04:06.736
De todos estos animales,
uno de mis favoritos es la salamandra.

00:04:06.760 --> 00:04:10.216
Podrán preguntarse por qué
y es porque, dado que es un anfibio,

00:04:10.240 --> 00:04:13.060
es un animal clave desde 
un punto de vista evolutivo.

00:04:13.060 --> 00:04:15.316
Establece una relación 
maravillosa entre nadar,

00:04:15.316 --> 00:04:17.096
como vemos en la anguila o el pez,

00:04:17.120 --> 00:04:21.240
y la locomoción del cuadrúpedo, como 
vemos en mamíferos, gatos y humanos.

00:04:22.160 --> 00:04:23.816
De hecho, la salamandra moderna

00:04:23.840 --> 00:04:26.140
se parece mucho al primer
vertebrado terrestre,

00:04:26.140 --> 00:04:27.956
por lo que es casi un fósil viviente,

00:04:27.956 --> 00:04:30.006
lo que nos da acceso 
a nuestro antepasado,

00:04:30.006 --> 00:04:32.680
el antepasado de todos 
los tetrápodos terrestres.

NOTE Paragraph

00:04:33.240 --> 00:04:34.616
La salamandra nada,

00:04:34.640 --> 00:04:37.136
haciendo una marcha 
de natación anguiliforme,

00:04:37.160 --> 00:04:41.080
para ello propaga una onda viajera de 
actividad muscular de la cabeza a la cola.

00:04:41.440 --> 00:04:43.616
Y una vez en el suelo,

00:04:43.640 --> 00:04:45.630
pasa a un modo de andar al trote.

00:04:45.630 --> 00:04:48.933
En este caso, se produce una activación 
periódica de las extremidades

00:04:48.933 --> 00:04:50.496
muy bien coordinadas

00:04:50.520 --> 00:04:53.176
con esta ondulación 
estacionaria del cuerpo,

00:04:53.200 --> 00:04:56.856
y es exactamente la marcha que 
están viendo aquí con el Pleurobot.

00:04:56.880 --> 00:04:59.856
Pero muy sorprendente 
y, de hecho, es fascinante,

00:04:59.880 --> 00:05:04.016
todo esto lo puede generar
simplemente la médula y el cuerpo.

00:05:04.040 --> 00:05:05.944
Si tomamos una salamandra sin cerebro,

00:05:05.944 --> 00:05:08.220
no es tan agradable pero 
se le quita la cabeza,

00:05:08.220 --> 00:05:10.776
y le estimulamos la médula 
con electricidad,

00:05:10.800 --> 00:05:14.056
con un bajo nivel de estimulación
inducirá un modo de andar similar.

00:05:14.080 --> 00:05:16.536
Si se estimula un poco más,
la marcha se acelera.

00:05:16.560 --> 00:05:18.456
En un momento, hay un umbral,

00:05:18.480 --> 00:05:21.016
y automáticamente,
el animal pasa a nadar.

00:05:21.040 --> 00:05:22.416
Es increíble.

00:05:22.440 --> 00:05:23.936
Sencillamente cambia la marcha,

00:05:23.960 --> 00:05:25.696
como si pisar el acelerador

00:05:25.720 --> 00:05:28.166
de la modulación descendente
en la médula espinal,

00:05:28.166 --> 00:05:30.880
cambiara por completo entre
dos marchas muy diferentes.

00:05:32.440 --> 00:05:35.016
De hecho, lo mismo se observa en gatos.

00:05:35.040 --> 00:05:37.056
Si uno estimula la médula de un gato,

00:05:37.080 --> 00:05:39.296
puede pasar de caminata, 
a trote, a galope.

00:05:39.320 --> 00:05:41.980
O en las aves, uno puede hacer
que pasen de caminar,

00:05:41.980 --> 00:05:43.746
en un nivel bajo de la estimulación,

00:05:43.746 --> 00:05:46.376
a batir alas en un nivel 
alto de estimulación.

00:05:46.400 --> 00:05:48.536
Y esto demuestra 
que la médula espinal

00:05:48.536 --> 00:05:50.836
controla la locomoción de 
forma muy sofisticada.

NOTE Paragraph

00:05:50.836 --> 00:05:53.986
Por eso estudiamos la locomoción 
de la salamandra en más detalle,

00:05:53.986 --> 00:05:56.456
y tuvimos acceso a una máquina
de rayos X muy buena

00:05:56.480 --> 00:06:00.056
del profesor Martin Fischer de 
la Universidad Jena en Alemania.

00:06:00.080 --> 00:06:02.656
Gracias a eso, tenemos 
una máquina increíble

00:06:02.680 --> 00:06:05.136
para grabar el movimiento 
de los huesos en gran detalle.

00:06:05.160 --> 00:06:06.416
Así hicimos.

00:06:06.440 --> 00:06:09.616
En esencia, descubrimos 
qué huesos importaban

00:06:09.640 --> 00:06:12.656
y recolectamos su movimiento en 3D.

00:06:12.680 --> 00:06:15.376
Recolectamos una gran base
de datos de movimientos,

00:06:15.400 --> 00:06:16.940
tanto en tierra como en el agua,

00:06:16.940 --> 00:06:19.884
para obtener una base completa
de los comportamientos motrices

00:06:19.884 --> 00:06:21.413
que puede tener un animal real.

00:06:21.413 --> 00:06:24.318
Nuestro trabajo como robotistas 
fue replicarlo en nuestro robot.

00:06:24.318 --> 00:06:27.656
Mediante un proceso de optimización
encontramos la estructura correcta

00:06:27.656 --> 00:06:30.096
para colocar los motores,
para conectarlos,

00:06:30.120 --> 00:06:33.000
para poder reproducir esos 
movimientos lo mejor posible.

00:06:33.680 --> 00:06:36.040
Y así cobró vida el Pleurobot.

NOTE Paragraph

00:06:37.200 --> 00:06:39.616
Veamos cuánto se asemeja al animal real.

00:06:40.960 --> 00:06:43.456
Aquí ven una comparación casi directa

00:06:43.480 --> 00:06:46.176
entre la marca del animal real 
y la del Pleurobot.

00:06:46.200 --> 00:06:48.936
Puede verse que hay casi
una reproducción uno a uno

00:06:48.960 --> 00:06:50.216
de la marcha a pie.

00:06:50.240 --> 00:06:52.840
Hacia atrás y poco a poco,
se ve aún mejor.

00:06:55.520 --> 00:06:57.896
Pero todavía mejor, podemos nadar.

00:06:57.920 --> 00:07:00.936
Para eso usamos un traje seco
y recubrimos todo el robot...

NOTE Paragraph

00:07:00.960 --> 00:07:02.056
(Risas)

NOTE Paragraph

00:07:02.080 --> 00:07:05.256
y entonces podemos ir al agua
y reproducir la marcha de natación.

00:07:05.280 --> 00:07:08.616
Aquí estábamos muy contentos
porque esto es difícil de hacer.

00:07:08.640 --> 00:07:10.780
La física de interacción es compleja.

00:07:10.780 --> 00:07:13.296
El robot es mucho más grande 
que un animal pequeño,

00:07:13.320 --> 00:07:16.230
por eso tuvimos que hacer 
un escalado dinámico de frecuencias

00:07:16.230 --> 00:07:19.036
para asegurarnos de lograr
la misma física de interacción.

00:07:19.036 --> 00:07:21.476
Pero al final, logramos
buena compatibilidad,

00:07:21.476 --> 00:07:23.080
y estábamos muy, muy felices.

00:07:23.480 --> 00:07:25.696
Pasemos a la médula espinal.

00:07:25.720 --> 00:07:28.016
Con Jean-Marie Cabelguen

00:07:28.040 --> 00:07:30.280
modelamos los circuitos de la médula.

00:07:31.040 --> 00:07:33.176
Lo interesante es que la salamandra

00:07:33.200 --> 00:07:34.890
conserva un circuito muy primitivo,

00:07:34.890 --> 00:07:37.430
muy similar al de la lamprea,

00:07:37.430 --> 00:07:39.390
ese pez parecido a una anguila primitiva,

00:07:39.390 --> 00:07:41.070
y parece que, durante la evolución,

00:07:41.070 --> 00:07:44.216
surgieron nuevos neuroosciladores 
para controlar las extremidades,

00:07:44.240 --> 00:07:46.236
para lograr la locomoción de las piernas.

00:07:46.236 --> 00:07:48.546
Y sabemos dónde están
estos osciladores neurales

00:07:48.546 --> 00:07:50.356
pero hicimos un modelo matemático

00:07:50.356 --> 00:07:51.976
para ver cómo deberían acoplarse

00:07:51.976 --> 00:07:54.926
y lograr esta transición
entre las dos marchas tan diferentes.

00:07:54.926 --> 00:07:57.320
Y lo probamos a bordo de un robot.

NOTE Paragraph

00:07:57.680 --> 00:07:58.880
Y tiene este aspecto.

00:08:06.920 --> 00:08:09.936
Aquí vemos una versión 
previa del Pleurobot

00:08:09.960 --> 00:08:13.056
totalmente controlada por 
nuestro modelo de médula espinal

00:08:13.080 --> 00:08:14.680
programado a bordo del robot.

00:08:15.110 --> 00:08:16.430
Lo único que hacemos

00:08:16.430 --> 00:08:18.660
es enviarle al robot
mediante un control remoto

00:08:18.660 --> 00:08:21.486
las dos señales descendentes
que debería recibir normalmente

00:08:21.486 --> 00:08:23.100
de la parte superior del cerebro.

00:08:23.480 --> 00:08:26.176
Y lo interesante es que,
jugando con estas señales,

00:08:26.200 --> 00:08:29.390
podemos controlar completamente
velocidad, rumbo y tipo de marcha.

00:08:29.600 --> 00:08:30.816
Por ejemplo,

00:08:30.840 --> 00:08:34.416
si estimulamos en un nivel bajo,
tenemos el modo caminar,

00:08:34.440 --> 00:08:36.416
y, en un momento, si estimulamos mucho,

00:08:36.440 --> 00:08:38.600
muy rápidamente pasa al modo nadar.

00:08:39.200 --> 00:08:41.696
Y, por último, también podemos
hacer giros muy bien

00:08:41.720 --> 00:08:45.240
con solo estimular más un lado
de la médula que el otro.

00:08:46.200 --> 00:08:47.816
Y pienso que es realmente hermoso

00:08:47.840 --> 00:08:50.096
cómo la naturaleza distribuyó el control

00:08:50.120 --> 00:08:52.976
y le dio mucha responsabilidad
a la médula espinal

00:08:53.000 --> 00:08:56.630
para que la parte superior del cerebro
no tenga que ocuparse de cada músculo.

00:08:56.630 --> 00:08:59.396
Solo tiene que ocuparse de 
esta modulación de alto nivel,

00:08:59.396 --> 00:09:02.816
y es trabajo de la médula
coordinar cada músculo.

NOTE Paragraph

00:09:02.840 --> 00:09:06.500
Pasemos ahora a la locomoción del gato
y a la importancia de la biomecánica.

00:09:07.080 --> 00:09:08.336
Este es otro proyecto

00:09:08.360 --> 00:09:10.776
en el que estudiamos 
la biomecánica del gato,

00:09:10.800 --> 00:09:14.696
y queríamos ver en qué medida
la morfología ayuda a la locomoción.

00:09:14.720 --> 00:09:18.336
Encontramos tres criterios 
importantes en las propiedades,

00:09:18.360 --> 00:09:19.970
básicamente, de las extremidades.

00:09:20.320 --> 00:09:22.296
El primero es que la extremidad del gato

00:09:22.320 --> 00:09:25.016
se parece más o menos
a una estructura de pantógrafo.

00:09:25.040 --> 00:09:27.256
El pantógrafo es una estructura mecánica

00:09:27.280 --> 00:09:31.140
que mantiene el segmento superior y los 
segmentos inferiores siempre paralelos.

00:09:31.600 --> 00:09:34.510
Es un sistema geométrico sencillo
que coordina un poco

00:09:34.510 --> 00:09:36.486
el movimiento interno de los segmentos.

00:09:36.486 --> 00:09:39.826
Una segunda propiedad de las 
extremidades del gato: son muy livianas.

00:09:39.826 --> 00:09:42.166
La mayor parte de los músculos
están en el tronco,

00:09:42.166 --> 00:09:45.026
muy buena idea, porque 
las extremidades tienen baja inercia

00:09:45.026 --> 00:09:46.636
y pueden moverse muy rápidamente.

00:09:46.636 --> 00:09:50.056
La última propiedad importante 
es el comportamiento tan elástico,

00:09:50.080 --> 00:09:52.736
para manejar impactos y fuerzas.

00:09:52.760 --> 00:09:55.096
Así diseñamos Cheetah-Cub.

NOTE Paragraph

00:09:55.120 --> 00:09:57.320
Invitemos a Cheetah-Cub al escenario.

00:10:02.160 --> 00:10:05.816
Este es Peter Eckert, que hace 
su doctorado sobre este robot,

00:10:05.840 --> 00:10:07.896
y como ven, es un pequeño y lindo robot.

00:10:07.920 --> 00:10:09.176
Parece un juguete,

00:10:09.200 --> 00:10:11.256
pero se usó como herramienta científica

00:10:11.280 --> 00:10:14.576
para investigar estas propiedades
de las patas del gato.

00:10:14.600 --> 00:10:17.216
Como ven, es muy compatible, muy liviano,

00:10:17.240 --> 00:10:18.496
y también muy elástico,

00:10:18.520 --> 00:10:21.296
de modo que podemos pisarlo
y no se romperá.

00:10:21.320 --> 00:10:22.776
De hecho, saltará.

00:10:22.800 --> 00:10:25.680
Esta propiedad de ser tan elástico
también es muy importante.

00:10:27.160 --> 00:10:29.056
También se ve un poco las propiedades

00:10:29.080 --> 00:10:31.820
de estos tres segmentos de 
la pata como un pantógrafo.

NOTE Paragraph

00:10:32.170 --> 00:10:34.790
Pero lo interesante de 
esta marcha bastante dinámica

00:10:34.790 --> 00:10:37.136
es que se obtiene 
exclusivamente en lazo abierto,

00:10:37.136 --> 00:10:40.136
o sea, sin sensores, ni bucles
de retroalimentación complejos.

00:10:40.160 --> 00:10:42.576
Y eso es interesante porque significa

00:10:42.600 --> 00:10:46.616
que la mecánica ya estabiliza
esta marcha bastante rápida

00:10:46.640 --> 00:10:50.816
y que la mecánica realmente buena
ya simplifica la locomoción.

00:10:50.840 --> 00:10:54.136
Al punto que incluso se puede
perturbar un poco la locomoción,

00:10:54.160 --> 00:10:55.816
como verán en el próximo video,

00:10:55.840 --> 00:10:59.736
podemos hacer algo de ejercicio,
pedirle al robot que baje un escalón,

00:10:59.760 --> 00:11:01.376
y el robot no se caerá,

00:11:01.400 --> 00:11:02.976
lo cual nos sorprendió.

00:11:03.000 --> 00:11:04.596
Hay una pequeña protuberancia.

00:11:04.596 --> 00:11:06.630
Esperaba que el robot 
cayera de inmediato,

00:11:06.630 --> 00:11:09.576
porque no hay sensores, ni bucle 
de retroalimentación rápida.

00:11:09.576 --> 00:11:12.266
Pero no, sencillamente la mecánica
estabilizó la marcha,

00:11:12.266 --> 00:11:13.536
y el robot no se cayó.

00:11:13.536 --> 00:11:16.296
Obviamente, con escalones más grandes
y con obstáculos,

00:11:16.320 --> 00:11:19.976
se necesitan bucles de control total,
reflejos, y todo.

00:11:20.000 --> 00:11:22.936
Pero lo importante aquí es que
para perturbaciones pequeñas,

00:11:22.960 --> 00:11:24.456
la mecánica es correcta.

00:11:24.480 --> 00:11:26.756
Y pienso que este es 
un mensaje muy importante

00:11:26.756 --> 00:11:29.291
de la biomecánica y la robótica
para la neurociencia:

00:11:29.291 --> 00:11:33.495
No hay que subestimar hasta qué punto
el cuerpo ya ayuda a la locomoción.

NOTE Paragraph

00:11:35.020 --> 00:11:37.760
Ahora, ¿qué relación tiene esto
con la locomoción humana?

00:11:37.760 --> 00:11:41.750
Claramente, la locomoción humana es más 
compleja que la del gato y la salamandra,

00:11:41.850 --> 00:11:45.496
pero al mismo tiempo, el sistema nervioso
de los humanos es muy similar

00:11:45.520 --> 00:11:47.096
al de otros vertebrados.

00:11:47.120 --> 00:11:48.706
Y, sobre todo, la médula espinal

00:11:48.706 --> 00:11:51.410
también es el controlador clave
de la locomoción humana.

00:11:51.760 --> 00:11:54.176
Por eso, una lesión en la médula espinal

00:11:54.200 --> 00:11:55.696
tiene efectos dramáticos.

00:11:55.720 --> 00:11:58.410
La persona puede quedar
parapléjica o tetrapléjica.

00:11:58.410 --> 00:12:00.896
Y eso debido a que el cerebro
pierde la comunicación

00:12:00.920 --> 00:12:02.176
con la médula.

00:12:02.200 --> 00:12:04.496
Especialmente, pierde
esa modulación descendente

00:12:04.496 --> 00:12:06.360
para iniciar y modular la locomoción.

00:12:07.020 --> 00:12:09.336
Por eso, un gran objetivo 
de la neuroprotésica

00:12:09.360 --> 00:12:11.736
es poder reactivar esa comunicación

00:12:11.760 --> 00:12:14.200
mediante estimulaciones 
eléctricas o químicas.

00:12:14.840 --> 00:12:17.776
Y hay varios equipos en el mundo 
que hacen exactamente eso,

00:12:17.800 --> 00:12:19.016
especialmente en la EPFL

00:12:19.040 --> 00:12:21.536
mis colegas Grégoire Courtine
y Silvestro Micera,

00:12:21.560 --> 00:12:22.800
con quienes colaboro.

NOTE Paragraph

00:12:23.960 --> 00:12:27.056
Pero para hacerlo correctamente,
es muy importante entender

00:12:27.080 --> 00:12:28.816
cómo funciona la médula,

00:12:28.840 --> 00:12:30.536
cómo interactúa con el cuerpo,

00:12:30.560 --> 00:12:33.040
y cómo se comunica el cuerpo con esta.

00:12:33.800 --> 00:12:36.696
Es ahí donde los robots 
y los modelos que presenté hoy

00:12:36.720 --> 00:12:38.616
espero que jueguen un rol clave

00:12:38.640 --> 00:12:41.296
en esos objetivos tan importantes.

NOTE Paragraph

00:12:41.320 --> 00:12:42.536
Gracias.

NOTE Paragraph

00:12:42.560 --> 00:12:47.120
(Aplausos)

NOTE Paragraph

00:12:51.650 --> 00:12:54.736
Bruno Giussani: Auke, he visto
en tu laboratorio otros robots

00:12:54.760 --> 00:12:57.216
que nadan en contaminación

00:12:57.240 --> 00:12:59.696
y miden la contaminación mientras nadan.

00:12:59.720 --> 00:13:00.936
Pero para esto,

00:13:00.960 --> 00:13:04.440
mencionaste en tu charla
como efecto secundario,

00:13:05.640 --> 00:13:06.856
la búsqueda y el rescate,

00:13:06.880 --> 00:13:09.056
y tiene una cámara en la nariz.

NOTE Paragraph

00:13:09.080 --> 00:13:11.500
Auke Ijspeert: Por supuesto, el robot...

00:13:11.500 --> 00:13:13.029
Se desprenden algunos proyectos

00:13:13.053 --> 00:13:16.496
en los que quisiéramos usar robots
para inspección de búsqueda y rescate,

00:13:16.520 --> 00:13:18.536
por eso este robot ahora los está viendo.

00:13:18.536 --> 00:13:21.296
Y el gran sueño es, si uno atraviesa 
una situación difícil

00:13:21.320 --> 00:13:24.936
como el derrumbe o la inundación
de un edificio,

00:13:24.960 --> 00:13:28.350
y es muy peligroso para el equipo
de rescate o incluso para los perros,

00:13:28.350 --> 00:13:31.456
por qué no enviar un robot que
pueda arrastrarse, nadar, caminar,

00:13:31.456 --> 00:13:34.666
con una cámara a bordo, que inspeccione,
identifique sobrevivientes,

00:13:34.666 --> 00:13:37.816
y que quizá haga de enlace de
comunicación con los supervivientes.

NOTE Paragraph

00:13:37.816 --> 00:13:40.986
BG: Claro, suponiendo que las víctimas
no se asusten por su forma.

NOTE Paragraph

00:13:40.986 --> 00:13:43.950
AI: Sí, probablemente deberíamos
cambiar la apariencia un poco,

00:13:43.950 --> 00:13:47.346
porque supongo que un superviviente
podría morir de un ataque al corazón

00:13:47.346 --> 00:13:50.186
por temor a que esto se lo coma.

00:13:50.186 --> 00:13:52.716
Pero cambiando la apariencia
y haciéndolo más robusto,

00:13:52.716 --> 00:13:55.076
estoy seguro de que podemos 
lograr una buena herramienta.

NOTE Paragraph

00:13:55.076 --> 00:13:57.126
BG: Muchas gracias.
Gracias a todo tu equipo.