Шимпанзе помогают исследователям улучшить машинное обучение для симуляций животных

Исследователи из Манчестерского университета используют компьютерные симуляции шимпанзе, чтобы улучшить не только понимание того, как эти животные ходят, но и технологию, используемую для этого.

Исследование, публикуемое в журнале Royal Society Open Science, показывает, как простые изменения в целях алгоритмов машинного обучения могут создавать более реалистичные и точные компьютерные симуляции животных.

Это также поможет изучить «особый способ» ходьбы всех приматов и его возможную связь со стабильностью при передвижении по деревьям.

Модель шимпанзе была создана на основе полной КТ-томографии взрослого самца обыкновенного шимпанзе. На основе скана команда создала скелетную модель и контур кожи. Скелетная модель использовалась для определения положений суставов, путей мышц и точек контакта конечностей для симуляции.

Это позволило проанализировать походку шимпанзе — паттерн движения при ходьбе.

В эволюционной биомеханике часто считается, что походка всех животных эволюционировала для минимизации затрат энергии при передвижении. Однако, используя модель шимпанзе, исследовательская группа доказывает, что это не так.

Исследователи обнаружили, что увеличение боковой стабильности в симуляции повышает энергетические затраты, но также и реалистичность генерируемой походки в мышечно-скелетной модели шимпанзе.

Реалистичность походки, производимой моделью шимпанзе, значительно повышается за счет включения боковой стабильности, и высока вероятность, что это важное эволюционное развитие.

Эта улучшенная боковая стабильность обходится в умеренные энергетические затраты, которые, однако, должны перевешиваться другими адаптивными преимуществами.