Un jumeau numérique de la drosophile

Un modèle numérique de Drosophila melanogaster appelé NeuroMechFly. Crédit : Pavan Ramdya (EPFL)

Des scientifiques de l’EPFL ont développé un modèle numérique de la mouche des fruits, Drosophila melanogaster, qui simule de manière réaliste les mouvements de l’animal. Le jumeau est un grand pas vers l’ingénierie inverse du contrôle neuromécanique du comportement animal et le développement de robots bioinspirés.

“Nous avons utilisé deux types de données pour construire NeuroMechFly”, explique le professeur Pavan Ramdya de la Faculté des sciences de la vie de l’EPFL. « Dans un premier temps, nous avons pris une vraie mouche et réalisé un scanner pour construire une biomécanique morphologiquement réaliste. maquette. La deuxième source de données était les mouvements réels des membres de la mouche, obtenus à l’aide d’un logiciel d’estimation de pose que nous avons développé au cours des deux dernières années et qui nous permet de suivre avec précision les mouvements de l’animal.”

Le groupe de Ramdya, en collaboration avec le groupe du professeur Auke Ijspeert du Laboratoire de biorobotique de l’EPFL, a publié un article dans Méthodes naturelles présentant le tout premier “jumeau numérique” précis de la mouche Drosophila melanogaster, surnommé “NeuroMechFly”.

Vols à temps

La drosophile est l’insecte le plus couramment utilisé dans les sciences de la vie et un objectif à long terme des propres recherches de Ramdya, qui travaille depuis des années sur le suivi et la modélisation numériques de cet animal. En 2019, son groupe a publié DeepFly3Dun logiciel de capture de mouvement basé sur l’apprentissage en profondeur qui utilise plusieurs vues de caméra pour quantifier les mouvements de la drosophile dans un espace tridimensionnel.

Poursuite du deep-learning, en 2021 L’équipe de Ramdya a publié LiftPose3D, un procédé de reconstruction de poses d’animaux 3D à partir d’images 2D prises à partir d’une seule caméra. Ces types de percées qui ont fourni aux domaines explosifs des neurosciences et de la robotique inspirée par les animaux des outils utiles ne peuvent être surestimés.

À bien des égards, NeuroMechFly représente l’aboutissement de tous ces efforts. Contraint par les données morphologiques et cinématiques de ces études précédentes, le modèle comporte des parties informatiques indépendantes qui simulent différentes parties du corps de l’insecte. Cela comprend un exosquelette biomécanique avec des parties du corps articulées, telles que la tête, les jambes, les ailes, les segments abdominaux, la trompe, les antennes, les licols (organes qui aident la mouche à mesurer sa propre orientation en vol), et un réseau de neurones “contrôleurs” avec un moteur sortie.

Pourquoi construire un jumeau numérique de Drosophila ?

« Comment savons-nous que nous avons compris un système ? » dit Ramdia. “Une façon est de pouvoir le recréer. Nous pourrions essayer de construire une mouche robotique, mais il est beaucoup plus rapide et plus facile de construire un animal simulé. L’une des principales motivations derrière ce travail est donc de commencer à construire un modèle qui intègre ce que Nous connaissons le système nerveux et la biomécanique de la mouche pour tester si cela suffit à expliquer son comportement.”

“Lorsque nous faisons des expériences, nous sommes souvent motivés par des hypothèses”, ajoute-t-il. “Jusqu’à présent, nous nous appuyions sur l’intuition et la logique pour formuler des hypothèses et des prédictions. Mais au fur et à mesure que les neurosciences s’intériorisent, nous nous appuyons davantage sur des modèles qui peuvent rassembler de nombreux composants entrelacés, les jouer et prédire ce qui pourrait arriver si vous un ajustement ici ou là.”

NeuroMechFly : un jumeau numérique de Drosophila

Jonathan Arreguit, Victor Lobato Ríos, Auke Ijspeert, Pavan Ramdya, Shravan Tata Ramalingasetty et Gizem Özdil. Crédit : Alain Herzog (EPFL)

Le banc d’essai

NeuroMechFly offre un banc d’essai très précieux pour les études qui font progresser la biomécanique et la biorobotique, mais uniquement dans la mesure où il représente avec précision l’animal réel dans un environnement numérique. Vérifier cela était l’une des principales préoccupations des chercheurs. “Nous avons effectué des expériences de validation qui démontrent que nous pouvons reproduire fidèlement les comportements de l’animal réel”, explique Ramdya.

Les chercheurs ont d’abord effectué des mesures 3D de vraies mouches qui marchent et se toilettent. Ils ont ensuite rejoué ces comportements à l’aide de l’exosquelette biomécanique de NeuroMechFly dans un environnement de simulation basé sur la physique.

Comme ils le montrent dans l’article, le modèle peut en fait prédire divers paramètres de mouvement qui ne sont pas autrement mesurés, tels que les couples des jambes et les forces de réaction de contact avec le sol. Enfin, ils ont pu utiliser toutes les capacités neuromécaniques de NeuroMechFly pour découvrir le réseau neuronal et les paramètres musculaires qui permettent à la mouche de « courir » de manière optimisée à la fois pour la vitesse et la stabilité.

“Ces études de cas ont renforcé notre confiance dans le modèle”, déclare Ramdya. “Mais nous sommes plus intéressés par le moment où la simulation ne parvient pas à reproduire le comportement animal, en indiquant des moyens d’améliorer le modèle.” Ainsi, NeuroMechFly représente un banc d’essai puissant pour comprendre comment les comportements émergent des interactions entre les systèmes neuromécaniques complexes et leur environnement physique.

Un effort communautaire

NeuroMechFly est un projet communautaire. En tant que tel, le logiciel est open source et librement disponible pour que les scientifiques puissent l’utiliser et le modifier. “Nous avons construit un outil, pas seulement pour nous, mais aussi pour les autres. Par conséquent, nous l’avons fait Open source et modulaire, et fournir des directives sur la façon de l’utiliser et de le modifier.”

“De plus en plus, le progrès scientifique dépend d’un effort communautaire”, ajoute-t-il. “C’est important pour la communauté d’utiliser le modèle et de l’améliorer. Mais l’une des choses que NeuroMechFly fait déjà, c’est de relever la barre. Avant, parce que les modèles n’étaient pas très réalistes, on ne se demandait pas comment ils pouvaient être directement informés par les données. Ici, nous avons montré comment vous pouvez le faire ; vous pouvez prendre ce modèle, rejouer des comportements et déduire des informations significatives.


Méthode d’apprentissage en profondeur pour concevoir des robots ressemblant à des mouches


Plus d’information:
NeuroMechFly, un modèle neuromécanique de Drosophila melanogaster adulte, Méthodes naturelles (2022). DOI : 10.1038/s41592-022-01466-7

Citation: NeuroMechFly: A digital twin of Drosophila (11 mai 2022) récupéré le 11 mai 2022 sur https://phys.org/news/2022-05-neuromechfly-digital-twin-drosophila.html

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