GPU-gestützte Imitation Learning simuliert Mausarmbewegungen präziser

Wissenschaftler haben ein neues, hochleistungsfähiges Simulationsframework entwickelt, das die Bewegungen des Mausarms in Echtzeit nachbildet. Durch die Kombination von GPU-beschleunigtem JAX und der Physik-Engine Mujoco-MJX erreicht das Modell mehr als eine Million Trainingsschritte pro Sekunde.

Der Ansatz nutzt echte Kinematikanalysen aus Laborstudien, um ein biomechanisches Modell zu trainieren, das die sensorimotorischen Transformationen des Gehirns nachahmt. Dabei wird ein Imitation-Learning-Algorithmus eingesetzt, um die feine Greifbewegung des Vorderglieds zu erlernen.

Besonders überzeugend sind die Ergebnisse: Wenn natürliche Beschränkungen für Energie und Geschwindigkeit in das Training einbezogen werden, stimmen die simulierten Muskelaktivitäten deutlich besser mit Messungen der realen EMG-Signale überein. Dies unterstreicht, dass physikalische und kontrollbezogene Grenzen entscheidend sind, um die motorische Steuerung des Körpers akkurat zu modellieren.