结合成像、机器学习与机器人技术

美国加州理工学院团队结合成像技术、机器学习建模和机器人飞行，首次揭示了昆虫翅膀铰链的工作原理。对这种复杂关节的分析，或促进人们理解飞行演化过程，带来仿生学和生物力学的创新。

昆虫是最早演化出飞行能力的动物。它们的翅膀与翼龙、鸟和蝙蝠等其它飞行动物有区别。昆虫的翅膀不是从四肢演化而来，而是用一种独特的复杂铰链连接翅膀和身体。这种铰链是一个由名为“骨片”的五个复杂元素组成的连锁系统，这些骨片能与肌肉相互作用，帮助翅膀扇动。

不过， 翅膀铰链的力学机制非常神秘，因为翅膀根部的四个关键骨片很难从外部进行可视化，它们的移动速度很快，拍摄的照片不够清晰。

科学家团队此次将整组骨片控制肌肉的实时钙成像与同步3D超高速摄像相结合，捕捉到果蝇在一个电子飞行模拟器中飞行时的翅膀运动。他们在7.2万多次翅振数据的基础上，用机器学习设计了一个骨片肌肉如何控制翅膀运动的模型，再用一次微型机器人飞行测量了这些骨片肌肉的空气动力学作用。这个模型随后用一次自由飞行的物理模拟进行了验证，其对骨片肌肉活动的调整，囊括了自由飞行的所有已知操控。

这些结果共同提出了一个可信的铰链物理机制，以及可供进一步验证的多个假说。此外，随着果蝇神经连接详细图谱的完成，团队期待他们的结果能促进对昆虫飞行控制环路的更深理解。 （综合整理报道）（策划/罗媛）