Il movimento però di questa mano era molto semplice, faceva soltanto apri, chiudi, alza, abbassa e apri.
Quando il movimento comincia ad essere più complesso, esempio il movimento di un essere umano, e voglio analizzarlo, ho bisogno di salire un altro gradino della piramide quindi sviluppare dei nodi che riescano ad apprendere delle sequenze temporali molto più lunghe.
In questo caso è stato chiesto a dieci persone del nostro laboratorio di effettuare la sequenza yoga del “Saluto al sole” indossando degli accelerometri wireless, due ai polsi, due alle caviglie e uno al corpo, al busto, e l’output di questi sensori è stato utilizzato per insegnare ad un algoritmo, che ha imparato tutto da solo, quale era la sequenza del “saluto al sole” Il fatto che questa traiettoria, che rappresenta la memoria di questo nodo, sia chiusa è per il fatto che l'esercizio è un esercizio periodico, quindi la posizione uno e la opposizione dodici sono la stessa.
Quindi quando poi il sistema viene fatto funzionare in tempo reale con una persona mai vista prima è in grado d navigare nella memoria utilizzando i suoi input e identificare il neurone che volta per volta è il più attivo e quando il neurone entra in alcune posizioni della memoria vuol dire che è in “posizione del saluto”.