Evasión de Obstáculos en 3D con Redes Neuronales-Edición Única

En esta tesis se propone emplear una red neuronal para guiar a un agente virtual para que alcance a un objeto meta, evadiendo los obstáculos que se antepongan en su camino; donde estos y el objeto meta tienen la capacidad de trasladarse por un mundo tridimensional. El tipo de red neuronal utilizado es un modelo neuronal de inhibición lateral multiplicativa, descubierto por Hodgkin y Huxley; y que presenta la capacidad de adaptación ante cambios del ambiente. Precisamente, esta característica es la que se explota en este trabajo para lograr la evasión de obstáculos, al hacer que el agente virtual se adapte a los cambios drásticos de dirección de movimiento de las entidades presentes en el ambiente (meta y obstáculos).