大学的研究人员正在利用黑猩猩的计算机模拟来改善我们对动物行走方式的理解，以及我们用来进行这项研究的技术。这项研究即将发表在《皇家学会开放科学杂志》上，展示了对“机器学习”算法进行简单调整可以产生外观更好、更准确的计算机生成动物模拟。这也将帮助研究人员探究所有灵长类动物行走的“奇怪方式”，以及这可能与在树间移动时的稳定性有何关联。地球与环境科学学院的比尔·塞勒斯教授表示：“从动物骨骼开始，计算机使用机器学习可以重新构建动物可能如何移动。然而，它们并不总是表现得很好。“但是通过对机器学习目标进行一些简单改变，我们现在可以创建更准确的模拟。我们现在已经使用这一过程生成黑猩猩的运动步态，以探索它们为何以这种方式行走。“人们的想法是看看保持稳定行走所需的能量与其他运动模式相比有多大差异。”黑猩猩模型是从一只成年雄性黑猩猩的全身CT扫描中创建的。利用扫描结果，团队生成了一个骨骼模型和一个皮肤轮廓。然后，骨骼模型用于定义关节位置、肌肉路径和模拟的肢体接触点。这随后用于分析黑猩猩的步态，即动物（包括人类）行走时产生的运动模式。在进化生物力学领域——通过运动过程研究进化的研究中，人们经常认为所有动物的步态演化是为了在旅行时使用最少的能量。然而，通过使用黑猩猩模型，研究小组正在证明这不再成立。塞勒斯教授解释道：“随着技术的进步和肌肉骨骼模型日益复杂，先前的模拟模型在步态模式方面变得极其不现实，因此我们不得不调整我们的思维和研究方法。”研究人员发现，在模拟中增加横向稳定性会增加能量消耗，但也会增加黑猩猩肌肉骨骼模型生成步行步态的逼真性。塞勒斯教授补充道：“通过包含横向稳定性，黑猩猩模型所生成的步态的逼真性得到显着增强，这很可能是一种重要的进化发展。然而，这种增强的横向稳定性会带来适度的能量成本，而这种成本需要被其他适应性优势所抵消。” 您可以了解更多相关信息。
