Фазовый сдвиг между вращением и срабатыванием суставов отражает доминирующие силы и предсказывает паттерны активации мышц
Инженер-механик из Университета Западной Вирджинии разработал способ прогнозирования нейронных и мышечных структур, управляющих передвижением животных любого размера, движущихся с любой скоростью. Открытие Николаса Щецинского, доцента Колледжа инженерии и минеральных ресурсов имени Бенджамина М. Статлера WVU, поможет робототехникам создавать рабочие модели животных, которые точно воспроизводят движения конечностей каждого вида. Роботы не только смогут заменить живых животных в некоторых экспериментах, но и крошечных животных, таких как блохи, или огромных животных, таких как слоны, можно будет воспроизвести в роботизированной форме в более управляемом масштабе для изучения.
Николас Щецински, доцент Колледжа инженерии и минеральных ресурсов имени Бенджамина М. Статлера WVU, и аспирант Кларус Голдсмит работают над роботом. Щецинский разработал способ предсказать структуру нейронов и мышц, контролирующих передвижение животных любого размера, движущихся с любой скоростью.
Фото: WVU / Саванна Лич
«Я инженер, но это работа по биологии, которая учитывает все многообразие жизни», — сказал Щецинский. «Каждое животное делает что-то особенное. Было очень здорово узнать об этом, когда мы пытаемся сравнить одно существо размером порядка миллиметра с другим, размером порядка метра».
Модель, созданная Щецинским и его сотрудниками, работает путем измерения того, насколько далеко конечность животного перемещается от положения покоя, в зависимости от энергии, необходимой для ее перемещения — параметры, которые включают размер, вес и скорость конечности. Эта мера предсказывает, как конечность будет реагировать на четыре переплетающиеся силы гравитации, инерции, упругости и вязкости.
«Некоторые животные настолько малы, что их масса не имеет большого значения, в то время как другие настолько медлительны, что их ускорение слишком мало, чтобы оказать большое влияние», — объяснил Щецинский. «Например, когда вы занимаетесь йогой, вы, как правило, не сильно ускоряетесь, поэтому сила инерции не сильно на вас влияет и на эластичность ваших мышц тоже, пытающихся удержать все на месте».
Это исследование помогло студентам в их собственных начинаниях.
«В моей лаборатории студенты, аспиранты и постдокторанты проектируют роботов, управляют ими и собирают данные», — сказал Щецинский. «Именно они предлагают новые решения для отладки аппаратного и программного обеспечения».
Кларус Голдсмит, докторант машиностроения из Колумбуса, штат Огайо, приехал в WVU, чтобы работать в лаборатории нейромеханического интеллекта Щецинского. Голдсмит применил «биологическую робототехнику» Щецинского к созданию Drosophibot, робота размером примерно с кошку, но двигающегося как плодовая мушка. Когда дрозофибот ходит, он испытывает силы так же, как плодовая мушка.
Кларус Голдсмит, аспирант Университета Западной Вирджинии, работает над роботом в лаборатории.
Фото: WVU / Саванна Лич
«Дрозофибот является важной моделью животных для нейробиологов, — сказал Голдсмит, — но все еще существуют некоторые эксперименты, которые трудно или невозможно провести на плодовых мушках из-за их небольшого размера . Drosophibot позволяет нам проводить биологически обоснованные эксперименты на дрозофиботах. робота и получить данные, которые можно использовать для выдвижения гипотез о животном».
Согласно исследованию Щецинского, если движение животного соответствует двум основным сделанным предположениям, он может предсказать задействованную нейрональную и мышечную активность и сравнить ее с другими животными.
«Первое предположение состоит в том, что рассматриваемое движение включает в себя возвратно-поступательное движение», — сказал он. «Другое предположение состоит в том, что движение включает в себя фазы «нагрузки» и «разгрузки», например, когда ваша нога стоит на земле, а затем когда она свободно раскачивается. Многие вещи, помимо ходьбы, происходят таким же образом, поэтому мы можем применить это к птицам или насекомым, что взмахивают крыльями, даже улитка сокращает и расслабляет питающиеся мышцы».
Хотя существующие модели лишь облегчают сравнение животных одинакового размера и скорости, Щецинский считает, что его модель можно расширить, чтобы сравнивать животных с разными способами передвижения (то, как они передвигаются из одного места в другое) или с разным количеством ног.
По его словам, решение «рассматривать все как имеющее две ноги» стало ключевым упрощением, которое обеспечило универсальность модели.
«Мы могли бы пойти на такое упрощение, потому что, когда четвероногие животные, такие как собаки или лошади, бегут рысью, они опускают одновременно две ноги довольно синхронно. Насекомые, у которых шесть ног, имеют «походку треноги», опуская одновременно три ноги "Это не то же самое, что ходьба на двух ногах, но они работают двумя парами ног одновременно. Это дало нам представление с высоты птичьего полета о том, похож ли, скажем, быстро бегущий таракан на быстро бегущую лошадь, потому что между этими животными есть некоторые действительно фундаментальные различия, из-за которых раньше их было трудно сравнивать».
Поскольку конечности млекопитающих относительно большие и тяжелые, они сложным образом противостоят силам упругости, гравитации и инерции. Например, когда человек тянется, чтобы взять предмет, мышцы одновременно перемещают руку к объекту и не дают ей пройти мимо объекта. Но движение насекомых совершенно иное.
«Идущее насекомое похоже на маленького ребенка из «Рождественской истории», когда мама надевает на него все пальто, а он не может опустить руки», — сказал Щецинский. «Вот как устроен скелет жука. Если вы найдете мертвое насекомое на земле, его ноги торчат вверх, а не шлепаются в стороны под действием силы тяжести».
Щецинский сказал, что он и его коллеги стремятся применить его модель для создания роботизированных версий животных, представляющих интерес для исследователей.
«Поскольку механика совпадает, мы можем использовать то, что мы видим в роботе, чтобы рассказать нам о животном, на котором он основан, без необходимости экспериментов на живых животных . Нам не нужно разбирать животное, чтобы понять его. Мы можем построить копию, которая расскажет нам, действительно ли мы понимаем, как происходит это движение, или есть ли что-то, чего нам не хватает».
