Моделирование «пересадки мозга» у рыб показало роль сенсорной обратной связи в управлении движением

Исследователи смоделировали «пересадку мозга» между особями стеклянного ножетела (Eigenmannia virescens), чтобы выяснить, как мозг управляет движениями в разных телах.

Ключевой вопрос

Как существа с разными размерами конечностей и мышц могут одинаково хорошо выполнять тонкие моторные задачи? Управляет ли этим уникальная настройка между мозгом и телом, или же ключевую роль играет обратная связь от органов чувств?

Метод исследования

• Учёные отслеживали движения трёх рыб разного размера и формы в экспериментальных аквариумах с камерами высокого разрешения.
• Анализировалось поведение «удержания позиции» (station-keeping), когда рыбы совершают тонкие движения лентовидным плавником для сохранения положения в укрытии.
• Было зафиксировано почти 40 000 движений плавника на одну рыбу. Эти данные использовали для создания компьютерных моделей «контроллера» (мозг и сенсорные системы) и «растения» (опорно-двигательный аппарат) каждой особи.

Результаты моделирования

• Исследователи провели вычислительный «обмен мозгами» (контроллерами) между моделями рыб.
• Без данных сенсорной обратной связи в моделях производительность плавания резко падала — «франкен-рыбы» не могли адаптироваться к чужому телу.
• При включении сенсорной обратной связи в модели (замыкании петли обратной связи) производительность плавания восстанавливалась полностью, как будто «пересадки мозга» не было.

Основной вывод

Исследование, опубликованное в eLife, показывает, что животные могут в значительной степени полагаться на сенсорную обратную связь для управления сложными движениями, а не только на точную предварительную настройку нейронных цепей под конкретную механику тела.

Значение для робототехники

Результаты подтверждают важность разработки робототехнических систем с надёжными системами управления на основе сенсорной обратной связи. Такие системы смогут лучше адаптироваться к неожиданным изменениям в окружающей среде.

«Эта демонстрирует общую идею теории управления: многие детали того, как ощущение преобразуется в действие в замкнутом контуре обратной связи, не имеют решающего значения», — отметил соавтор работы Ной Коуэн (JHU).

«Проблема в управлении. Мы хотим создавать роботов, которые работают так же хорошо, как люди, но для этого нужны лучшие алгоритмы управления, и именно это мы изучаем», — пояснил ведущий автор Эрик Форчун (NJIT).