研究人员利用黑猩猩改进动物模拟技术 效果显著!
文章来源:ATYUN AI平台
曼彻斯特大学的研究人员正在利用计算机模拟黑猩猩行走,来提高我们对动物行走方式的理解,同时也提高我们用来做实验的技术。
《英国皇家社会开放科学》杂志发表的研究表明,“机器学习”算法的简单变化可以产生更美观、更精确的计算机生成的动物模拟。
它还将帮助研究人员调查所有灵长类动物行走的“奇特方式”, 以及这可能与在树木中移动时的稳定性有关。
来自地球与环境科学学院的Bill Sellers教授说:“从动物的骨骼开始,使用机器学习的计算机现在可以重建动物的移动方式。”然而,它们并不总是做得很好。
但是,通过对机器学习目标进行一些简单的改变,我们现在可以创造更精确的模拟,我们现在用这个过程来生成黑猩猩的运动,以探索他们走路的方式。
“这个想法是考虑与其他运动模式相比,以稳定的方式走路需要多少能量。”
黑猩猩模型是由一个成年雄性黑猩猩的全身CT扫描而成。通过扫描,团队生成了骨骼模型和皮肤轮廓。 然后用骨骼模型定义关节位置、肌肉路径和肢体接触点进行模拟。
之后用它来分析黑猩猩的步态,以及动物(包括人类)在行走时的动作模式。
在进化生物力学中——通过运动过程的进化研究,人们通常认为,所有动物的步态演变为在旅行时使用最少的能量。然而,利用黑猩猩的模型,研究小组证明,这种情况已不复存在。
Sellers教授解释道:“随着技术的进步,肌肉骨骼模型变得越来越复杂,以前的模拟模型在步态模式上变得非常不现实,所以我们必须改变我们思考和研究的方式。”
研究人员发现,通过增加模拟中的横向稳定性,它会增加能量成本,但也会增加在黑猩猩肌肉骨骼模型中生成的步行步态的真实性。
Sellers教授补充说:“黑猩猩模型所产生的步态的真实性,在很大程度上得到了增强,包括横向稳定性,这很可能是一个重要的进化发展。”
“然而,这种增强的横向稳定性来自于适度的能量成本,而这一成本需要被其他适应性优势所抵消。”
本文转自ATYUN人工智能媒体平台,原文链接:研究人员利用黑猩猩改进动物模拟技术 效果显著!
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