ロボットは私たちの筋肉よりも長寿命なモーターを備え、ニューロンより高速な回路を持ち得る。それにもかかわらず、歩行能力に関してはいまだに人間が優れている。また、未知の環境に適応しながら移動する能力にも長けている。こうした能力の根源はいまだ十分には解明されていない。その一因は、人間の動作を理解するための計算モデルが、フィードバック制御や学習、エネルギー効率といった要素を個別に扱う分断された枠組みになっている点にある。

34歳のニディ・シータパティは、日常生活における移動、新規タスクの習得、未知環境でのナビゲーションを高精度に予測できる統一モデルを構築することで、この謎に取り組んだ。

「人が次の動きをどのように決定するかについて、この分野には2つの支配的な考え方があります」とシータパティは語る。「1つは移動に伴う代謝エネルギーコストを最小化するという考え方。もう1つは、安定的で安全かつ誤りの少ない方法で動くという考え方です」。

彼女の目標は、時に相反するこれらの制約がどのように相互作用し、私たちの姿勢維持や歩行を可能にしているのかを解明することであった。実世界における自然な動作から取得したデータセットに加え、トレッドミル歩行の映像解析（通常歩行およびバンジーコードで不意に引っ張られる条件を含む）や各種センサー計測データを統合した。さらに、走行と歩行の比較、異なる路面条件下での歩容調整、筋活動の微小な誤差への応答時におけるエネルギー消費量との関係を解析した。

その成果として、人間の動作を統合的に説明する新たな計算モデルが生まれた。このモデルは、より高性能な外骨格スーツ、脳卒中リハビリテーション用のスプリットベルト式トレッドミル、さらには高機能義肢の開発につながる可能性がある。また、特定のスポーツや医療条件に最適化された新しい運動プログラムの設計への応用が期待される。

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