Gli scimpanzé aiutano i computer a capire come camminiamo

Una ricerca pubblicata sulla rivista Royal Society Open Science Journal mostra come sia possibile sfruttare le simulazioni al computer per comprendere, con una precisione senza precedenti, il modo in cui camminano gli scimpanzé. Il lavoro del team di Bill Sellers, della University of Portsmouth (Gran Bretagna), ha tra le altre cose l'obiettivo di evidenziare come i continui passi avanti del machine learning (ossia la capacità dei computer di apprendere "in autonomia") possano essere sfruttati per svelare alcuni segreti del regno animale. SCIMMIA IN CARNE E PIXEL Il lavoro di Sellers e colleghi è partito dalla creazione di una scimmia digitale, che potesse "prendere vita" grazie al machine learning (la scienza dell'apprendimento automatico). A tale scopo hanno sottoposto a TAC un esemplare di scimpanzé comune (Pan troglodytes), riuscendo a riprodurre un modello scheletrico tridimensionale comprensivo di profilo muscolare. SIMULAZIONE 3D Il nocciolo della questione, ha spiegato Sellers, è che secondo molti esperti di biomeccanica (in sostanza, lo studio dell'equilibrio e del movimento degli esseri viventi) le andature degli animali si sarebbero evolute in funzione di una riduzione del dispendio energetico. Tuttavia, l'impiego del machine learning ha dimostrato che le cose non stanno esattamente così. Perfezionando gli algoritmi che stavano alla base del processo di apprendimento automatico, la simulazione ha messo infatti in luce che la camminata degli scimpanzé richiede più energia di quanto si pensasse. PAROLA AL COMPUTER Andando un po' più nello specifico, i ricercatori si sono accorti che per stabilizzare lateralmente la propria andatura lo scimpanzé deve consumare un certo quantitativo di energia, il cui costo "dovrebbe essere compensato da altri vantaggi adattativi". Tuttavia, il valore di questo lavoro va al di là della scoperta in sé, in quanto evidenzia le potenzialità del machine learning per capire il comportamento delle strutture fisiologiche, anche in ambito umano. "Con l'avanzare della tecnologia e con i modelli muscoloscheletrici sempre più sofisticati, i precedenti metodi di simulazione stanno diventando estremamente irrealistici", ha concluso Sellers, "quindi dobbiamo adattare il nostro modo di pensare e di fare ricerca".