Notícia com publicação científica
Novo modelo matemático para marcha estável inclui adaptação contínua e pode melhorar programas de reabilitação motora
Novo modelo matemático também poderá ser usado para desenvolver sistemas de controle para exoesqueletos
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20 de dezembro de 2024, 14:00

Fonte

Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro do MIT

Publicação Original

Instituto de Tecnologia de Massachusetts

Áreas

Biomecânica, Dispositivos Vestíveis, Engenharia Biomédica, Envelhecimento, Fisioterapia, Modelagem Matemática, Reabilitação, Robótica, Sistemas de Controle, Órteses e Próteses

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Resumo

Pesquisadores desenvolveram um novo modelo matemático que explica como humanos se adaptam continuamente durante a complexa tarefa de caminhar por superfícies diferentes ou em condições diversas.

O novo conhecimento incluído no modelo pode ajudar a desenvolver novos programas de reabilitação mais eficientes, além de ajudar no desenvolvimento de sistemas de controle para futuros exoesqueletos.

Foco do Estudo

Compreender e modelar aspectos da estabilidade da marcha sujeita a condições diferenciadas.

Por que é importante?

Compeender e desenvolver modelos matemáticos sobre como os seres humanos conseguem manter estável a marcha mesmo em ambientes muito diferentes, pode ajudar a desenvolver novos recursos tecnológicos, seja na área de reabilitação ou mesmo de exoesqueletos.

Estudo

Pesquisadores desenvolveram recentemente um modelo que explica como os humanos se adaptam continuamente durante a complexa tarefa de caminhar por superfícies diferentes ou em condições diversas, mantendo a estabilidade da marcha.

As descobertas foram detalhadas em um artigo publicado na revista científica Nature Communications pela Dra. Nidhi Seethapathi, professora do Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT); pelo Dr. Barrett Clark, engenheiro de software da empresa Bright Machines; e pelo Dr. Manoj Srinivasan, professor de Engenharia Mecânica e Aeroespacial na Universidade Estadual de Ohio (Ohio State).

Em tarefas isoladas, como alcançar um objeto, erros que ocorrem em uma vez não afetam a próxima vez que a tarefa é realizada. Em tarefas repetitivas por longos períodos, como no caso de caminhar, erros podem ter uma cascata de consequências de curto e longo prazo para a estabilidade da tarefa, a menos que os movimentos sejam controlados. Isso torna a adaptação da marcha em um novo ambiente ainda mais desafiador.

Para construir o novo modelo, os pesquisadores identificaram princípios gerais de adaptação locomotora em uma variedade de configurações de tarefas e desenvolveram um modelo modular e hierárquico unificado de adaptação locomotora, com cada componente tendo sua própria estrutura matemática única.

Grande parte da nossa compreensão teórica anterior da adaptação foi limitada a tarefas episódicas, como alcançar um objeto em um ambiente novo. Este novo modelo teórico captura fenômenos de adaptação em tarefas contínuas de longo horizonte em múltiplas configurações locomotoras

Dra. Nidhi Seethapathi, professora do Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro do MIT

Resultados

Segundo os pesquisadores, o novo modelo representa com sucesso como os humanos adaptam sua caminhada em novas configurações, como por exemplo em uma esteira dividida, em que cada pé tem uma velocidade diferente, com pesos assimétricos nas pernas.

Os autores relataram que o modelo reproduziu com sucesso fenômenos de adaptação locomotora humana em configurações de estudos anteriores e previu corretamente o comportamento de adaptação observado em dois novos experimentos realizados como parte do estudo.

O novo modelo pode ter aplicações potenciais em aprendizagem sensório-motora, reabilitação e no desenvolvimento de sistemas de controle para robótica vestível, como exoesqueletos.

Ter um modelo que pode prever como uma pessoa se adaptará a um novo ambiente tem imensa utilidade para a engenharia de melhores paradigmas de reabilitação e controle de robôs vestíveis

Dra. Nidhi Seethapathi, professora do Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro do MIT

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Autores/Pesquisadores Citados

Dra. Nidhi Seethapathi

Professora do Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro do MIT

Dr. Barrett Clark

Engenheiro de software da empresa Bright Machines

Dr. Manoj Srinivasan

Professor de Engenharia Mecânica e Aeroespacial na Universidade Estadual de Ohio (Ohio State)

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a revista científica Nature Communications (em inglês).

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (em inglês).

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