| Summary: | Los artrópodos, en especial los insectos y crustáceos, son animales muy activos que poseen repertorios comportamentales altamente complejos, la mayoría de los cuales se encuentran guiados por la información visual. Así, la interacción entre el sistema visual y motor es fundamental en una variedad de funciones como por ejemplo: tener buenos sistemas de navegación, escape, detección e identificación de predadores, presas y coespecíficos, etc. Dentro de esta gama de comportamientos, esta tesis estudia el funcionamiento del sistema de escape del cangrejo Chasmagnathus granulatus frente a los estímulos de colisión. Para esto, desarrollamos un dispositivo que mide la respuesta locomotora del animal cuando se aplican estímulos visuales generados por computadora. Con este dispositivo caracterizamos la respuesta de escape de Chasmagnathus a estímulos que simulan colisiones de objetos que se acercan al cangrejo a velocidad constante. Medimos la respuesta motora del animal variando distintos parámetros del estímulo como ser: la velocidad de aproximación, el tamaño del objeto, la dirección de acercamiento y el contraste respecto al fondo. Encontramos que la respuesta de escape es compleja y está compuesta por una secuencia de fases encadenadas, es altamente direccional y la velocidad del animal es controlada instantáneamente por la entrada visual. Analizamos el comienzo del escape y encontramos una variable que lo predice. Luego de la caracterización comportamental, pasamos a describir la respuesta de las Neuronas Gigantes de la Lóbula (neuronas LG). Mostramos que las neuronas MLG1 y MLG2 (Monostratified Lóbula Giant Neuron 1 y 2) y BLG1 (Biestratified Lóbula Giant Neuron 1) responden preferencialmente a estímulos que representan colisiones de objetos y codifican la dinámica de expansión temporal de los estímulos. Mostramos que la tasa de disparo de las neuronas MLG1 y BLG1 codifican la velocidad angular del estímulo y que las neuronas MLG2 codifican la aceleración angular. Por otro lado, las neuronas BLG2 (Biestratified Lóbula Giant Neuron 2), codifican una información cualitativamente distinta a las tres neuronas anteriores respondiendo principalmente el comienzo y la finalización de la expansión. Una vez medidas las respuestas comportamentales y neuronales, analizamos la posibilidad de predecir el comienzo del escape en función de la actividad de las neuronas LG y encontramos un criterio que usa información de dos neuronas que correlaciona con el mismo. Finalmente, desarrollamos un modelo simple que usando la tasa de disparo de las neuronas LG, predice la velocidad de los animales durante el escape.
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