哈佛大学利亚·布伦斯 纽约大学的研究人员发现，用两条腿一样的鳍在海底滑行的小滑冰鞋，使用了帮助人类和其他陆地脊椎动物行走的相同的运动神经元和基因
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医学院 2018年，小鳐鱼，一种长得像煎锅一样大的鳐鱼，在进化生物学上引起了一场大浪潮
纽约大学的研究人员发现，用两条腿一样的鳍在海底滑行的小滑冰鞋，使用了帮助人类和其他陆地脊椎动物行走的相同的运动神经元和基因
研究结果表明，行走所需的神经网络可能在大约4.2亿年前就已经存在于溜冰鞋和哺乳动物的共同祖先中——比第一条无畏的鱼爬出海洋早了数百万年
但是我们古代的水生祖先到底是怎么走的呢？虽然化石记录保存了它们的骨骼，但控制它们运动的神经肌肉系统和路径却丢失了
这就是理论模型可以帮助阐明不同策略的范围和难度的地方
哈佛大学的研究人员约翰
鲍尔森工程和应用科学学院(SEAS)开发了一个数学框架来解释水下行走是如何进化的
研究人员发现，溜冰鞋和人类的远古祖先可以利用可用的身体形态，用很少的能量和简单的控制，实现高效的水下行走
这项研究发表在《皇家学会界面杂志》上
研究人员表明，溜冰鞋和其他脊椎动物使用的左右交替步态是基于强化学习的简单算法产生的，与简单的理论模型一致
为了测试这个框架，研究人员建造了一个两足机器人，并展示了它的行为与模型中的相似
学分:哈佛大学 “我们的研究是理解腿运动进化的另一个难题，”SEAS应用数学博士后、该论文的第一作者法比奥·吉亚迪纳说
“我们表明，给定一个基本的形态，有简单的控制法则将导致非常有效的运动
物理学给了我们在水下行走所需的一切
" “可靠的低重力环境和腿状身体形态的结合很可能有助于在我们的水生祖先过渡到陆地之前为两足行走铺平道路，”L说
马哈德文，洛拉·英格兰·德·瓦平应用数学、生物和进化生物学、物理学教授，该论文的资深作者
“随着我们的远古祖先过渡到陆地，控制策略可能变得更加复杂
但是在可靠的同质环境中，比如海底，也许只需要一个简单的策略
" 除了揭示过去，这项研究还为未来设计更高效的生物智能机器人铺平了道路
“除了节能运动，我们发现我们的机器人可以在不主动校正的情况下从大的干扰中恢复，我们将这一特性归因于设计对物理环境的适应性，”吉亚迪纳说
“我们相信，这种方法将有助于我们在未来制造出更高效、更健壮的行走机器人
" “我们的工作增加了越来越多的证据，证明要真正理解行为或使用机器人合成行为，我们需要考虑大脑、身体和环境之间的相互作用，”马哈德文说
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