Ученые разработали виртуальную модель движения щупалец осьминога
Группа исследователей из Университета Иллинойса Урбана-Шампейн опубликовала в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences работу под названием «Топология, динамика и управление мягкой рукой с мышечной архитектурой».
В работе описывается вычислительная модель, отражающая сложную мускульную архитектуру щупальца осьминога. Модель позволяет объяснить, как сложные движения щупальца складываются из простых паттернов мышечных сокращений.
Исследователи начали работу над своим проектом еще в 2019 году. Они поставили перед собой цель создать «кибер-осьминога», то есть роботизированную систему управления, способную воспроизводить сложные движения щупалец.
У многих животных, включая человека, мозг управляет всем телом. У осьминогов все устроено иначе: управляющие центры распределен по восьми конечностям так, что каждая может работать независимо.
Кроме того, физиология осьминога позволяет каждой конечности совершать движения, описываемые почти бесконечным числом степеней свободы, что делает вычисления чрезвычайно сложными. Это связано с тем, что щупальца могут изгибаться в любой точке, в отличие, например, от руки человека.
«Общая цель — понять, как управлять сложной системой с большим количеством степеней свободы, и найти альтернативу дорогостоящим вычислениям», — говорит соавтор работы Маттиа Газзола.
Чему нас может научить осьминог
В предыдущих работах исследователи совместно с междисциплинарной командой ученых разработали теоретический подход к управлению упрощенной моделью конечности осьминога. В новой работе команда использовала МРТ, гистологические и биомеханические данные для моделирования реалистичной конечности, состоящей из почти 200 переплетенных групп мышц.
Ученые использовали отслеживали движения живого осьминога, когда он выполнял задания в аквариуме. Осьминог был помещен с одной стороны листа плексигласа с отверстием, через которое он мог просунуть только одну конечность. В ходе экспериментов на противоположную сторону листа помещали что-то привлекательное для животного.
Исследователи снимали на видео, как осьминог тянется к предмету и управляет им. «Это было почти как работать с маленьким ребенком», — говорит Газзола. — «Нужно понять, как подойти к осьминогу и удержать его внимание».
Из полученных изображений команда извлекла данные о движении и показала в моделировании, что их подход к управлению может воспроизводить сложные движения, демонстрируемые осьминогом.
«Мы использовали топологию и дифференциальную геометрию, чтобы применить набор фундаментальных теоретических результатов к конечности, чтобы описать ее форму и управлять ею с помощью мышечного привода», — говорит Газзола.
Чтобы описать движение руки, команда разработала простые шаблоны активации мышц, которые позволяют добиться сложных 3D-движений. «Вместо того чтобы работать с тысячами степеней свободы, мы связали две топологические величины — изгиб и поворот — с динамикой мышц», — говорит Газзола. — «Эти две величины контролируются различными группами мышц, совместная активация которых приводит к появлению третьей топологической величины, описывающей трехмерные морфологические изменения конечности, то есть ее движение».
Среди множества дальнейших шагов в рамках этой работы исследователи планируют расширить методы моделирования, чтобы изучить способы совместного управления всеми восемью конечностями (например, имитировать работу осьминога с несколькими объектами одновременно). Ученые надеются воплотить свои выводы в роботизированные прототипы. «Наше теоретическое понимание все еще остается интуитивным подходом», — говорит Газзола. — «Мы хотим разработать автоматизированную систему, чтобы наша модель осьминога могла самостоятельно учиться и выполнять задания».