Nuovo Approccio Basato sul Deep Learning per la Ricostruzione della Cinematica di Volo dei Pipistrelli

Un team di ricercatori sviluppa un metodo innovativo per analizzare i complessi movimenti di volo dei pipistrelli


I pipistrelli sono noti per la loro capacità di eseguire manovre di volo estremamente agili e complesse, grazie alla struttura unica delle loro ali. Ecco alcuni aspetti chiave delle geometrie del volo dei pipistrelli

Un nuovo studio

Un recente studio condotto da Yihao Hu e Rolf Müller del Virginia Polytechnic Institute and State University ha introdotto un nuovo approccio basato sul deep learning per la ricostruzione della cinematica di volo dei pipistrelli.

Questo metodo mira a comprendere meglio i meccanismi che permettono ai pipistrelli di effettuare manovre di volo altamente articolate, sfruttando scheletri delle mani molto flessibili e membrane alari malleabili.

Contesto e Obiettivi dello Studio

I pipistrelli sono noti per la loro capacità di eseguire manovre di volo estremamente agili, che richiedono una notevole articolazione delle ossa delle mani e l’uso di membrane alari flessibili.

Per comprendere i meccanismi alla base di queste capacità, è necessario raccogliere grandi quantità di dati dettagliati sulla cinematica del volo dei pipistrelli.

I metodi convenzionali per ottenere questi dati si basano sulla tracciatura di punti di riferimento e richiedono notevoli sforzi manuali.

Il Nuovo Approccio

Il nuovo approccio sviluppato dai ricercatori prevede l’uso di un modello articolato addestrabile basato sull’anatomia del pipistrello.

Questo modello viene ottimizzato per adattarsi a una serie di silhouette binarie che rappresentano viste da diverse direzioni del pipistrello in volo.

Successivamente, viene eseguita una post-elaborazione per rendere più fluida la cinematica ricostruita e simulare il movimento non rigido delle membrane alari.

Metodologia

Per valutare il metodo, sono state ricostruite 10 sequenze di volo che rappresentano diverse manovre (ad esempio, volo rettilineo, decollo, inversione a U).

Queste sequenze sono state registrate in un tunnel di volo strumentato con 50 telecamere sincronizzate.

In totale, sono state generate 4.975 ricostruzioni in questo modo e sottoposte a valutazioni qualitative e quantitative con risultati promettenti.

Risultati e Implicazioni

Le ricostruzioni ottenute saranno utilizzate per analisi quantitative della cinematica di manovra e delle aerodinamiche associate.

Questo nuovo approccio potrebbe fornire una comprensione più approfondita dei meccanismi di volo dei pipistrelli e contribuire a sviluppi futuri in vari campi, tra cui la robotica e l’ingegneria aerospaziale.

Conclusioni

Lo studio condotto da Yihao Hu e Rolf Müller rappresenta un passo avanti significativo nella comprensione della cinematica di volo dei pipistrelli.

L’uso del deep learning per la ricostruzione automatizzata delle geometrie di volo offre nuove opportunità per l’analisi dettagliata dei movimenti complessi di questi animali.

Le implicazioni di questo lavoro potrebbero estendersi ben oltre la biologia dei pipistrelli, influenzando anche altre discipline scientifiche e tecnologiche.


Fonte e studio originale:

https://scholar.google.it/scholar_url?url=https://www.authorea.com/doi/pdf/10.22541/au.173615067.75021762&hl=it&sa=X&d=2472433234943921681&ei=NdiEZ6mkEbiM6rQP7sjmyQk&scisig=AFWwaeZOUfzMoEJoYvr9Fcmm3KTM&oi=scholaralrt&hist=w0-f5c4AAAAJ:16156929271441286207:AFWwaeYEfx3fRJDk-RJLS5RNxyEW&html=&pos=1&folt=kw-top


(1) Il pipistrello: un mammifero volante – Iccivitella. https://iccivitella.it/il-pipistrello-e-un-uccello/.
(2) Il segreto del volo dei pipistrelli – Focus.it. https://www.focus.it/ambiente/animali/il-segreto-del-volo-dei-pipistrelli.
(3) Alla scoperta del volo dei pipistrelli – Tutto Zampe. https://www.tuttozampe.com/volo-pipistrelli/5065/.