Consiguen hacer simulaciones biomecánicas hasta 20 veces más rápido
Un equipo de investigadores de las universidades Katholieke Universiteit Leuven (Bélgica), Stanford University (Estados Unidos) y de la UPC han mejorado la eficiencia de softwares de simulación biomecánica para que realicen simulaciones a una velocidad hasta 20 veces más alta. Los resultados de la investigación se han publicado recientemente en la revista 'PlosOne'.
08/01/2020
Los investigadores Gil Serrancolí, del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC), y Antoine Falisse, de la Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven, Bélgica), han conseguido integrar herramientas de diferenciación automática en los softwares de biomecánica OpenSim y Simbody que permiten hacer simulaciones biomecánicas hasta 20 veces más rápido que los métodos basados en diferencias finitas.
Estas herramientas de diferenciación automática permiten calcular derivadas de expresiones matemáticas de manera más eficiente que utilizando diferencias finitas, y son muy útiles para la resolución de problemas de optimización que necesitan el cálculo de miles o millones de evaluaciones de derivadas. Y es que las simulaciones biomecánicas que tienen por objetivo calcular trayectorias óptimas se basan habitualmente en la resolución de un problema de control óptimo (optimización dinámica). Precisamente es en este tipo de simulaciones donde los autores han aplicado el método desarrollado, que se ha empleado en simulaciones de movimiento de péndulos, de la marcha humana y de movimiento colaborativo entre persona y exoesqueleto.
Colaboración con Standford
El año 2017, los investigadores Falisse y Serrancolí fueron escogidos como OpenSim Visiting Scholars para hacer una estancia de un mes y desarrollar el proyecto en la Stanford University. Los resultados de este trabajo, liderado por Friedl De Groote (KU Leuven), han dado lugar a la publicación de un artículo científico en la revista PlosOne, en el que se compara la eficiencia de las optimizaciones de simulaciones biomecánicas utilizando la diferenciación automática y las diferencias finitas.
El investigador Gil Serrancolí, del Simulation and Movement Analysis Lab (SIMM Lab) y profesor de la Escuela de Ingeniería de Barcelona Este (EEBE), ha utilizado este método para estimar los parámetros de modelos de contacto entre persona y exoesqueleto, y entre pie y tierra, y predecir posteriormente nuevos movimientos colaborativos entre persona y exoesqueleto. Este estudio se enmarca en el postdoc que realizó a KU Leuven, cuyos resultados se publicaron en la revista IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
Por su parte, el investigador de la KU Leuven Antoine Falisse ha utilizado este nuevo método para obtener predicciones de la marcha humana y estudiar diferentes estrategias de control, cuyos resultados han sido publicados en el Journal of the Royal Society Interface.
Artículos de referencia
Estas herramientas de diferenciación automática permiten calcular derivadas de expresiones matemáticas de manera más eficiente que utilizando diferencias finitas, y son muy útiles para la resolución de problemas de optimización que necesitan el cálculo de miles o millones de evaluaciones de derivadas. Y es que las simulaciones biomecánicas que tienen por objetivo calcular trayectorias óptimas se basan habitualmente en la resolución de un problema de control óptimo (optimización dinámica). Precisamente es en este tipo de simulaciones donde los autores han aplicado el método desarrollado, que se ha empleado en simulaciones de movimiento de péndulos, de la marcha humana y de movimiento colaborativo entre persona y exoesqueleto.
Colaboración con Standford
El año 2017, los investigadores Falisse y Serrancolí fueron escogidos como OpenSim Visiting Scholars para hacer una estancia de un mes y desarrollar el proyecto en la Stanford University. Los resultados de este trabajo, liderado por Friedl De Groote (KU Leuven), han dado lugar a la publicación de un artículo científico en la revista PlosOne, en el que se compara la eficiencia de las optimizaciones de simulaciones biomecánicas utilizando la diferenciación automática y las diferencias finitas.
El investigador Gil Serrancolí, del Simulation and Movement Analysis Lab (SIMM Lab) y profesor de la Escuela de Ingeniería de Barcelona Este (EEBE), ha utilizado este método para estimar los parámetros de modelos de contacto entre persona y exoesqueleto, y entre pie y tierra, y predecir posteriormente nuevos movimientos colaborativos entre persona y exoesqueleto. Este estudio se enmarca en el postdoc que realizó a KU Leuven, cuyos resultados se publicaron en la revista IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering.
Por su parte, el investigador de la KU Leuven Antoine Falisse ha utilizado este nuevo método para obtener predicciones de la marcha humana y estudiar diferentes estrategias de control, cuyos resultados han sido publicados en el Journal of the Royal Society Interface.
Artículos de referencia
- Falisse, A; Serrancolí, G; Dembia, C.L.; Gillis, J; De Groote, F. Algorithmic differentiation improves the computational efficiency of OpenSim-based trajectory optimization of human movement. PloseOne 2019.
- Serrancoli, G.; Falisse, A.; Dembia, C.; Vantilt, J.; Tanghe, K.; Lefeber, D.; Jonkers, I.; De Schutter, J.; De Groote, F. Subject-exoskeleton contact model calibration leads to accurate interaction force predictions. IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering 2019. 27(8): 1597-1605.
- Falisse, A; Serrancolí, G; Dembia, C.L.; Gillis, J; Jonkers, I; De Groote, I. Rapid predictive simulations with complex musculoskeletal models suggest that diverse healthy and pathological human gaits can emerge from similar control strategies. Journal of the Royal Society Interface 2019