mantis 3d 3

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Tecnología

¿Por qué esta mantis religiosa lleva unas gafas 3D?

Científicos han creado gafas 3D para insectos, mantis religiosas, para comprobar si son capaces de ver el mundo como el ser humano.

8 enero, 2016 17:41

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Científicos han creado gafas 3D para insectos, mantis religiosas en concreto, en un intento de comprender mejor cómo ven..

La visión estereoscópica, es decir, la visión que usa los dos ojos para centrarse en el mismo punto, en vez de aprovecharlos para apuntar a lugares diferentes, es una característica propia de mamíferos, aves y anfibios, principalmente cazadores.

Y si hablamos de cazadores entre los insectos, tenemos que hablar de la mantis religiosa, que gracias a su visión es capaz de capturar presas con gran precisión. Pero, ¿significa eso que ven el mundo de la misma manera que el ser humano, por ejemplo?

Gafas 3D para insectos que pueden enseñarle el camino a las IA

Investigadores de la Universidad de Newcastle se propusieron descubrirlo, y para ello plantearon un experimento algo gracioso: ponerle gafas 3D a una mantis y comprobar si reacciona ante las imágenes. Primero lo intentaron con gafas polarizadas como las que ya son populares en los cines, pero finalmente tuvieron que optar por las gafas de colores “de toda la vida” porque los ojos de las mantis estaban demasiado cerca de las gafas como para funcionar.

mantis 3d 2

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Como las mantis no ven muy bien el color rojo, finalmente optaron por crear unas minúsculas gafas 3D de color azul y verde. Los experimentos eran simples, enfriaban un poco a las mantis para paralizarlas y les fijaban las lentes usando cera de abeja.

El experimento demostró su valía en cuanto mostraron imágenes de posibles presas, y las mantis reaccionaban intentando cazarlas en el punto en el que estarían si fuesen reales, de la misma manera que mucha gente intentaba tocar lo que veían en los primeros años de los vídeos 3D.

mantis 3d 1

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Este descubrimiento puede decirnos mucho sobre cómo la visión ha evolucionado a lo largo de los milenios, además de mejorar los algoritmos de detección de profundidad usados en el desarrollo de Inteligencias Artificiales para robots.

Fuente | University of Newcastle