E41 Integración y acción

Tópico

Esta integración y esta acción describen, en conjunto, cómo el sistema nervioso de un organismo convierte a la información sensorial ya procesada, la misma información que ya establece otro modelo de este conjunto, en un comando motor eficaz sobre este mismo organismo: el marco del control óptimo provee, para esta misma conversión, la base teórica correspondiente, en el que esta acción óptima de este organismo minimiza, en consecuencia, de manera simultánea tanto al error de esa acción, la distancia entre este organismo y su propio objetivo, como al costo de este mismo control, ya sea la energía o el esfuerzo que esa acción exige de este organismo.

El regulador LQR es la solución analítica de este mismo control óptimo para un sistema lineal con una función de costo cuadrática: la ganancia de este regulador LQR distribuye, en consecuencia, el esfuerzo de este control entre cada componente del estado de este organismo según la importancia relativa de esa componente, y entre cada acción posible de ese organismo según el costo relativo de esa acción. La ecuación de Riccati determina, en consecuencia, a la función de valor óptima de todo este mismo control, y evidencia creciente sugiere que el cerebelo de este organismo implementa, en consecuencia, un regulador análogo a este mismo regulador LQR, complementando en consecuencia al filtro de Kalman que ya establece otro modelo de este conjunto también dentro de ese mismo cerebelo, uno encargado de estimar a este estado del entorno y el otro encargado, en cambio, de controlar a esta acción de este organismo sobre él. Que la importancia relativa de una componente particular del estado de este organismo sea mayor hace que, según esta misma ganancia de este regulador LQR, este esfuerzo de control dedicado a esa componente, en consecuencia, resulte también mayor.

El modelo de Hill captura, en cambio, las propiedades fundamentales de un músculo de este organismo: la relación entre esta fuerza de ese músculo y su propia longitud muestra que ese músculo resulta más fuerte a una longitud óptima determinada, mientras que la relación entre esta fuerza de ese mismo músculo y su propia velocidad de contracción muestra, en cambio, que esta fuerza cae a medida que este músculo se acorta con más rapidez, y aumenta en cambio a medida que ese mismo músculo se alarga en su lugar. Estas mismas dos propiedades del modelo de Hill confieren, en consecuencia, tanto una pasividad como una estabilidad intrínseca a todo el sistema musculoesquelético de este organismo, incluso antes de que cualquier comando motor de este mismo organismo intervenga sobre él. Que este músculo de este organismo se acorte con más rapidez durante su propia contracción hace que, según este mismo modelo de Hill, esta fuerza que ese músculo logra ejercer, en consecuencia, sea menor.

La ley de Fitts es, en definitiva, una de las leyes empíricas más robustas de toda la psicología motora de un organismo: el tiempo de movimiento que este organismo necesita para alcanzar a un objetivo determinado escala, en consecuencia, de manera logarítmica con un índice de dificultad propio de ese objetivo, que combina en una sola magnitud tanto a la distancia hasta ese objetivo como a su propio ancho. Esta misma ley de Fitts se mantiene, en consecuencia, tanto en un ser humano como en un primate o hasta en un ratón, y refleja, en definitiva, al mismo compromiso fundamental entre esta velocidad de este movimiento y su propia exactitud que ya establece otro modelo de este conjunto sobre un sistema de control con un ruido dependiente de la propia señal de control. Que este objetivo de este organismo sea más pequeño, o que se encuentre más lejos de ese mismo organismo, hace que, según esta misma ley de Fitts, este tiempo de movimiento necesario para alcanzarlo, en consecuencia, resulte mayor.

Por eso este modelo, con este control óptimo y esta ley de Fitts con las que se abrió, hace que el tiempo de reacción total de este organismo imponga, en consecuencia, un límite fundamental a su propia respuesta frente a un evento inesperado dentro de este entorno: para un evento, en cambio, ya predecible dentro de ese mismo entorno, este organismo puede usar en su lugar al modelo interno de predicción que ya establece otro modelo de este conjunto para comenzar a ejecutar esta acción antes incluso de que este evento predecible efectivamente ocurra, reduciendo en consecuencia a este tiempo de reacción efectivo de este organismo por debajo de su propio límite fundamental. Un jugador de tenis devuelve, en consecuencia, una pelota que viaja a una velocidad extraordinariamente alta dentro de un tiempo que resultaría, por sí solo, imposible de procesar de manera puramente reactiva, gracias precisamente a esta misma predicción anticipada de este modelo interno con la que se abrió este modelo. Que este evento dentro de este entorno resulte más predecible para este organismo hace que, en consecuencia, ese mismo organismo, gracias a este modelo interno de predicción, logre comenzar a ejecutar a esta acción con más anticipación todavía, y que este tiempo de reacción efectivo de ese organismo, en consecuencia, resulte todavía más breve.

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