Neues Modell zeigt, wie Insekten sich bewegen kontrollieren
Erforschen, wie Insekten Sensoren zur Bewegungskoordination nutzen.
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Inhaltsverzeichnis
Tiere brauchen ein gutes Gespür für ihre Körpergrösse, -form und -position, um sich effektiv zu bewegen. Das gilt besonders für Insekten, die auf Berührung und Sicht angewiesen sind, um Entfernungen beim Klettern oder Gehen einzuschätzen. Sie müssen auch ihre Gliedmassen während der Bewegung und Pflege koordinieren. Dazu müssen sie sich erinnern, wo ihre Gliedmassen sind und wie sie sich richtig bewegen. Zu verstehen, wie das funktioniert, kann uns helfen, bessere Modelle für die Bewegung von Tieren zu erstellen.
Insekten haben keine speziellen Organe wie einige Wasserlebewesen, die ihnen helfen, ihre Position wahrzunehmen. Stattdessen sammeln sie Informationen von Sensoren, die über ihren Körper verteilt sind, um ihre Haltung und Bewegungen einzuschätzen. In diesem Artikel wird ein neues Modell vorgestellt, das eine Art von neuronalen Netzwerken nutzt, um besser zu verstehen, wie Insekten ihre Bewegung steuern.
Propriozeption
Die Bedeutung derPropriozeption ist das Gefühl, das Tieren hilft zu wissen, wo ihre Körperteile sind, ohne sie anzusehen. Bei Insekten bedeutet das, auf verschiedene Sensoren in ihren Körpern zu vertrauen, um Rückmeldungen über ihre Gliedmassen und die allgemeine Haltung zu erhalten. Mit diesen Rückmeldungen können Insekten sich effektiver in ihrer Umgebung bewegen.
Da Insekten keine speziellen Organe zur Messung ihrer Haltung haben, müssen sie mehrere Sensoren an ihren Beinen verwenden, um ihre Position abzuschätzen. Indem sie Informationen von diesen Sensoren sammeln, können sie verstehen, wie sie ihre Gliedmassen positionieren und wie sie sich richtig bewegen.
Vorgeschlagenes Neuronales Modell
Um zu verstehen, wie Insekten das machen, wird ein mehrschichtiges neuronales Netzwerkmodell vorgeschlagen. Dieses Modell umfasst mehrere Ebenen, die verschiedene Aspekte der Gliedmassenbewegung und der Körperhaltung erfassen. Das Modell ist so konzipiert, dass es nachahmt, wie Insekten sensorische Informationen verarbeiten und ihre Bewegungen koordinieren.
Schichten des Modells
Erste Schicht: Sensorische Eingaben
Die erste Schicht erhält Informationen von Sensoren am Körper und an den Gliedmassen des Insekts. Diese Sensoren erfassen Gelenkwinkel und Bewegungsgeschwindigkeiten.Zweite Schicht: Bewegungskoordination
Die zweite Schicht nimmt die sensorischen Informationen aus der ersten Schicht und kombiniert sie. Sie erstellt eine komplexere Darstellung davon, wie das Insekt seine Gliedmassen relativ zueinander bewegt.Dritte Schicht: Höhere Koordination
Die dritte Schicht synthetisiert die Informationen, um zu bestimmen, ob sich ein bestimmtes Gliedmass in einer "Schwing"-Phase (nicht am Boden) oder einer "Stand"-Phase (am Boden) befindet. Diese Schicht kann auch die Übergänge zwischen diesen Phasen erkennen.Vierte Schicht: Haltungsabschätzung
Die letzte Schicht nutzt alle in den vorherigen Schichten gesammelten Informationen, um die allgemeine Körperhaltung abzuschätzen, wie zum Beispiel, ob das Insekt klettert oder geht.
Verständnis der Gliedmassenbewegung
Insekten verwenden eine Kombination von Gliedmassenbewegungen beim Gehen und Klettern. Jedes Bein hat mehrere Gelenke, die verschiedene Bewegungen ermöglichen, wie Strecken, Heben und Beugen. Die Art und Weise, wie diese Gliedmassen koordiniert werden, ist entscheidend für effektive Fortbewegung.
Schwing- und Standphasen
Die Schwingphase tritt auf, wenn ein Bein vom Boden abgehoben wird, während die Standphase passiert, wenn das Bein den Boden berührt. Insekten können sich nicht gleichzeitig in beiden Phasen befinden, und diese Unterscheidung ist wichtig für die korrekte Bewegung.
Bewegungsprimitive
Die zweite Schicht des Modells nutzt das Konzept der "Bewegungsprimitive." Das sind grundlegende Bewegungsmuster, die durch die Kombination von Bewegungen aus verschiedenen Gelenken entstehen. Durch die Analyse von Daten aus ihren Bewegungen können wir diese Muster identifizieren und ein besseres Verständnis dafür entwickeln, wie Insekten ihre Gliedmassen steuern.
Evaluierung des Modells
Um zu sehen, wie gut das Modell funktioniert, muss es mit echten Bewegungsdaten von Insekten getestet werden. Diese Daten umfassen, wie Insekten beim Gehen und Klettern bewegen.
Testleistung
Das Modell wird danach bewertet, wie genau es Bewegungen als Klettern oder Gehen klassifizieren kann. Ausserdem wird überprüft, ob das Modell den Winkel des Körpers während der Bewegung genau schätzen kann.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Tests zeigten, dass das Modell erfolgreich zwischen Klettern und Gehen unterscheiden konnte. Es schätzte auch die Körperhaltung basierend auf den Bewegungen der Gliedmassen effektiv. Die Ergebnisse unterstützen die Idee, dass Insekten ihre Position und Bewegung basierend auf internen Sensorinformationen einschätzen können.
Fazit
Dieses neue Modell bietet einen Weg, um besser zu verstehen, wie Insekten ihre Bewegungen ohne spezielle Sinnesorgane koordinieren. Indem es die neuronalen Prozesse nachahmt, die Insekten nutzen, können Forscher Einblicke in die Grundlagen der Fortbewegung und Kontrolle bei Tieren gewinnen.
Diese Studie hebt die Bedeutung der Propriozeption für die Bewegung von Tieren hervor und schlägt Wege für zukünftige Forschungen vor, um dieses Gebiet weiter zu erkunden. Zu verstehen, wie Tiere sich bewegen, kann helfen, Designs in der Robotik und anderen Bereichen zu informieren und letztendlich unser Wissen über Biomechanik und Bewegungskoordination zu verbessern.
Während die Forschung weitergeht, könnte es weitere Entdeckungen darüber geben, wie Insekten und andere Tiere ihre Körper wahrnehmen und sich effektiv in ihren Umgebungen bewegen. Diese Erkenntnisse können den Weg für Fortschritte in der Technologie und unser Verständnis des Verhaltens von Tieren ebnen.
Zukünftige Richtungen
Es gibt mehrere potenzielle Bereiche für zukünftige Forschung. Einer ist, wie Geräusche die Signale beeinflussen, die Insekten von ihren Sensoren empfangen. Da reale Situationen Variabilität beinhalten, kann das Verständnis, wie sich Tiere an Geräusche in ihrer Umgebung anpassen, zu genaueren Modellen führen.
Ein weiterer Bereich könnte die Integration von Informationen aus verschiedenen Arten von Sensoren umfassen. Insekten könnten nicht nur eine Art sensorischer Informationen verwenden, sondern Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, um ein vollständigeres Bild ihrer Umgebung zu erstellen.
Das Modell auf andere Bewegungstypen und zusätzliche Freiheitsgrade zu erweitern, ist eine weitere mögliche Richtung. Anstatt sich nur auf die Körperneigung zu konzentrieren, könnten Forscher untersuchen, wie Insekten sich in verschiedene Richtungen bewegen und wie sich das auf ihre Gesamthaltung auswirkt.
Schliesslich könnte das Verständnis, wie Insekten ihre Bewegungen in Bezug auf ihre Umgebung zeitlich abstimmen, besonders während koordinierter Bewegungen mit mehreren Gliedmassen, neue Einblicke in die Motorsteuerung bieten. Während die Forscher weiterhin diese komplexen Interaktionen untersuchen, könnten die Anwendungen dieses Wissens weitreichend sein und Einfluss auf Bereiche von der Robotik bis zur Rehabilitation haben.
Durch die Erkundung dieser Bereiche können zukünftige Studien unser Verständnis davon vertiefen, wie Insekten und andere Tiere ihre Umgebung wahrnehmen und interagieren, was zu neuen Technologien und Fortschritten in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen führen kann.
Titel: Encoding of movement primitives and body posture through distributed proprioception in walking and climbing insects
Zusammenfassung: Targeted reaching movements and spatial coordination of footfall patterns are prime examples of spatial coordination of limbs in insects. To explain this, both physiological and computational studies have suggested the use of movement primitives or the existence of an internal body representation, much like they are assumed to occur in vertebrates. Since insects lack a dedicated posture-sensing organ or vestibular system, it is hypothesized that they derive high-level postural information from low-level proprioceptive cues, integrated across their limbs. The present study tests the extent to which a multi-layer spiking neural network can extract high-level information about limb movement and whole-body posture from information provided by distributed local proprioceptors. In a preceding part of the study, we introduced the phasic-tonic encoding of joint angles by strictly local proprioceptive hair field afferents, as well as high-accuracy encoding of joint angles and angular velocities in first-order interneurons. Here, we extend this model by second-order interneurons that use coincidence detection from two or three leg-local inputs to encode movement primitives of a single leg. Using experimental data on whole-body kinematics of unrestrained walking and climbing stick insects, we show that these movement primitives can be used to signal particular step cycle phases, but also step cycle transitions such as leg lift-off. Additionally, third-order interneurons are introduced to indicate climbing behaviour, for example by encoding the body pitch angle from 6 x 3 local leg joints. All encoding properties are validated against annotated experimental data, allowing for relevance rating of particular leg types and/or leg joint actions for all measures encoded. Our results demonstrate that simple combinations of two or three position/velocity inputs from disjunct hair field arrays are sufficient to encode high-order movement information about step cycle phases. The resulting movement primitive encoding may converge to represent particular locomotor states and whole-body posture. Author summaryInsect behaviours such as navigation or climbing involve complex movement sequences that have led scientists to postulate the existence of an internal body representation. As insects lack a dedicated organ for monitoring body posture, a major problem in computational neuroscience and biomimetic robotics is how high-level information about body posture and coordinated movement may be extracted from distributed, local, low-level sensory measures, such as joint angles or angular velocities. To solve this problem, we developed a spiking neural network model. The model was tuned and evaluated with experimental data on complex climbing sequences of stick insects, with detailed information about 6 x 3 joint angle time courses. In a preceding study, we focused on how joint angle sensors encode this information at various body parts and how it is processed to represent local joint position and movement. Here, we extend the model to include neurons that signal particular phases of a legs movement cycle. Other neurons encode whole-body movement, using the body pitch angle as an example parameter. We show that a straight-forward combination of movement signals from various body parts can indicate the timing of particular step cycle events, as well as provide an internal representation of the full bodys posture.
Autoren: Thomas van der Veen, Volker Dürr, Elisabetta Chicca
Letzte Aktualisierung: 2024-09-29 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.27.615364
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.09.27.615364.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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