論文の概要: Nonlinear action prediction models reveal multi-timescale locomotor control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16340v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 16:57:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:52.50936
• Title: Nonlinear action prediction models reveal multi-timescale locomotor control
• Title（参考訳）: 非線形行動予測モデルによる多時間運動制御の解明
• Authors: Wei-Chen Wang, Antoine De Comite, Monica Daley, Alexandra Voloshina, Nidhi Seethapathi,
• Abstract要約: 実験室で制約された環境で圧倒的に検証された既存のモデルとその仮定が現実世界に一般化されるかどうかは不明である。 我々は非線形足位予測モデルを開発し、GRUやTransformerのようなフレキシブルな入力履歴依存性を持つニューラルネットワークアーキテクチャが最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.985053522482545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modeling movement in real-world tasks is a fundamental scientific goal. However, it is unclear whether existing models and their assumptions, overwhelmingly tested in laboratory-constrained settings, generalize to the real world. For example, data-driven models of foot placement control -- a crucial action for stable locomotion -- assume linear and single timescale mappings. We develop nonlinear foot placement prediction models, finding that neural network architectures with flexible input history-dependence like GRU and Transformer perform best across multiple contexts (walking and running, treadmill and overground, varying terrains) and input modalities (multiple body states, gaze), outperforming traditional models. These models reveal context- and modality-dependent timescales: there is more reliance on fast-timescale predictions in complex terrain, gaze predictions precede body state predictions, and full-body state predictions precede center-of-mass-relevant predictions. Thus, nonlinear action prediction models provide quantifiable insights into real-world motor control and can be extended to other actions, contexts, and populations.
• Abstract（参考訳）: 現実のタスクにおける運動のモデル化は、基本的な科学的目標である。 しかし、既存のモデルとその仮定が実験室で制約された環境で圧倒的に検証され、現実の世界に一般化されるかどうかは不明である。 例えば、フット配置制御のデータ駆動モデル — 安定した移動の重要なアクション — は、線形と単一タイムスケールのマッピングを前提としています。 非線形足位予測モデルを構築し,GRUやTransformerのような柔軟な入力履歴依存性を持つニューラルネットワークアーキテクチャが,複数のコンテキスト(歩行,走行,トレッドミル,地上,地形,地形)と入力モダリティ(複数体状態,視線)で最高の性能を示し,従来のモデルを上回る性能を示した。 これらのモデルは、複雑な地形における高速な時間スケール予測、視線予測は身体状態予測に先行し、全体状態予測は質量関連予測に先行する。 このように、非線形行動予測モデルは実世界の運動制御に関する定量的な洞察を与え、他の行動、文脈、人口にまで拡張することができる。

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