Motor öğrenmenin en ilginç özelliklerinden biri, daha önce karşılaştığımız bir hareket görevini ikinci kez öğrenirken gösterdiğimiz üstün performanstır. Bu fenomen bilim dünyasında 'tasarruf' (savings) olarak adlandırılır ve mekanizması uzun zamandır merak konusuydu.
eLife Sciences dergisinde yayınlanan yeni araştırma, bu soruya yapay sinir ağları kullanarak yaklaşıyor. Bilim insanları, insan üst uzuvlarının biyomekanik modellerini kontrol edebilen tekrarlayıcı sinir ağlarını (RNN) eğitmek için MotorNet adlı bir framework geliştirdi.
Deneyde sinir ağları, önce normal koşullarda, sonra hız-bağımlı kuvvet alanında, tekrar normal koşullarda ve son olarak aynı kuvvet alanında uzanma hareketleri yapmayı öğrendi. Dikkat çekici sonuç, ağların herhangi bir açık bağlamsal sinyal olmaksızın tasarruf davranışı sergilemesiydi.
Araştırma, daha fazla nöron içeren ağların bu tasarruf etkisini daha güçlü gösterdiğini ortaya koydu. Bu bulgular, beynin yüksek boyutlu sinir kontrol yapısının, önceki öğrenme izlerini koruyarak gelecekteki benzer görevlerde hızlı adaptasyonu mümkün kıldığını düşündürüyor.
Çalışma, motor rehabilitasyon ve spor eğitimi gibi alanlarda pratik uygulamalara yol açabilir.