アニマットラボ

AnimatLabはオープンソース^[2]の神経機械シミュレーションツールであり、これを使用すると、バイオメカニクスモデルと、それを制御し行動を生み出すニューラルネットワークを簡単に構築およびテストできます。ユーザーは、さまざまな詳細レベルの神経モデル、三角形メッシュの3D機械モデルを構築し、筋肉、モーター、受容野、ストレッチセンサー、その他のトランスデューサーを使用して2つのシステムをインターフェイスできます。さまざまな刺激を適用してデータを記録する実験を実行できるため、計算神経科学に役立つツールです。このソフトウェアは、生体模倣ロボットシステムのモデル化にも使用できます。

神経機械シミュレーション ツールは、行動生成のための生体力学モデルとそれに関連する神経ネットワークの構築とテストを容易にします。ユーザーは、さまざまな詳細レベルの神経モデル、三角形メッシュを使用した 3D 機械モデルを作成し、筋肉、モーター、受容野、ストレッチ センサー、その他のトランスデューサーを組み込んでこれらのシステムを接続できます。このツールは、さまざまな刺激とデータ記録による実験の実行を可能にし、計算神経科学の重要なリソースとして機能します。さらに、このソフトウェアは、生体模倣ロボットシステムをモデル化する機能も提供します。

このアプリケーションは当初、ジョージア州立大学でNSF助成金#0641326の下で開発されました。 ^[3] AnimatLabのバージョン1は2010年にリリースされました。アプリケーションの作業は継続され、2番目のバージョンは2013年6月にリリースされました。

AnimatLab は、さまざまなモデル タイプが用意されているため、ユーザーはさまざまなレベルの複雑さを持つモデルを作成できます。ニューロンは、単純な発火率モデル、積分発火モデル、またはHodgkin-Huxley モデルとしてインスタンス化でき、追加のニューロン モデル用のプラグインを組み込む柔軟性があります。関節の駆動は、Hill タイプの筋肉、モーター、またはサーボを使用して実現され、アダプターはニューロンとアクチュエーター間のインターフェイスとなり、力を生成します。関節、体節、筋肉などの機械コンポーネント間のフィードバック ループは、アダプターを介して確立され、制御システムに通知されます。このプラットフォームは、関節の電圧クランプ、電流クランプ、速度クランプなど、さまざまな刺激の統合をサポートしているため、カスタマイズされた実験の設計が可能です。さらに、包括的なデータ記録機能により、さまざまなシステム コンポーネントからデータを収集し、グラフィカルな視覚化で表示したり、カンマ区切り値ファイルとしてエクスポートしてシームレスな分析を行ったりできます。これらはすべて、直感的なグラフィカル ユーザー インターフェイス内で行えます。

さまざまな生物学的ニューロンモデルが利用可能です。ホジキン・ハクスリーモデル、単一および複数コンパートメントの積分発火モデル、およびさまざまな抽象化された発火率モデルが利用可能です。^[4]これは重要な機能です。モデルの目的と複雑さによって、神経行動のどの特徴をシミュレートするかが決まるからです。^[5]

ネットワークの構築はグラフィカルで、ニューロンをネットワークにドラッグ アンド ドロップし、その間にシナプスを描きます。シナプスを描くときに、ユーザーは使用するタイプを指定します。スパイク型と非スパイク型の両方の化学シナプスと電気シナプスが利用可能です。短期 (促進による) と長期 (ヘブ型) の両方の学習メカニズムが利用可能で、構築された神経系の能力が大幅に向上します。

ボディセグメントは、均一な質量密度を持つ三角形メッシュとして描画された剛体としてモデル化されます。^[4]メッシュは、プリミティブのセット（立方体、楕円体、円錐など）から選択するか、MayaやBlenderなどのサードパーティソフトウェアからインポートできます。物理はVortexエンジンでシミュレートされます。ユーザーは剛体に対して別々の衝突メッシュとグラフィカルメッシュを指定できるため、シミュレーション時間が大幅に短縮されます。さらに、材料特性と材料間の相互作用を指定できるため、シミュレーション内で異なる反発、摩擦係数などが可能になります。

^{ShadmehrとWise [6]}に従って修正されたHill型筋肉モデルは、アクチュエーションに使用できます。筋肉は、運動ニューロンと筋肉の間に電圧張力アダプターを配置することで制御されます。筋肉には、剛性と減衰特性、および動作を制御する長さと張力の関係もあります。筋肉は、機械シミュレーション内の筋肉付着体に作用するように配置でき、筋肉付着体は、シミュレーション内の他の体に筋肉張力を適用します。

電圧張力アダプターが筋肉を活性化するために使用されるのと同じように、アダプターを配置して剛体の測定値を神経活動に変換することができます。これらは、関節の角度や速度、剛体の力や加速度、または行動状態 (例: 空腹) などです。

これらのスカラー入力に加えて、剛体上に接触場を指定することもできます。これにより、システムに圧力フィードバックが提供されます。この機能は、皮膚のようなセンシング^[4]や歩行構造における脚の負荷の検出に使用されています。^[7]

刺激は、実験のためのシミュレーションで機械的および神経的オブジェクトに適用できます。これには、電流クランプと電圧クランプ、および剛体間のジョイントの速度クランプが含まれます。

データは、折れ線グラフと 2 次元表面の形式で出力できます。折れ線グラフは、神経およびシナプス出力、身体および筋肉のダイナミクスなど、ほとんどのデータ タイプに役立ちます。表面プロットは、接触フィールドの活性化を出力するのに役立ちます。これらは両方ともコンマ区切り値ファイルとして出力できるため、ユーザーはMATLABやExcelなどの他のソフトウェアを使用して定量分析を行うことができます。

多くの学術プロジェクトでは、神経力学モデルの構築と動作の調査に AnimatLab を使用しています。これには次のものが含まれます。

• 濡れた猫の足を振る^{[8] [9]}
• イナゴの跳躍と飛行制御^{[10] [11] [12]}
• ザリガニの歩行^[13]
• ゴキブリの歩行と旋回^[7]

• 公式サイト