LihassynergiatEdit
Nikolai Bernstein ehdotti lihassynergioiden olemassaoloa neuraalisena strategiana, jolla yksinkertaistetaan useiden vapausasteiden hallintaa. Toiminnallinen lihassynergia määritellään yhden neuraalisen komentosignaalin rekrytoimien lihasten yhteisaktivaatiokuvioksi. Yksi lihas voi olla osa useita lihassynergioita, ja yksi synergia voi aktivoida useita lihaksia. Nykyinen menetelmä lihassynergioiden löytämiseksi on mitata EMG-signaaleja (elektromyografia) tiettyyn liikkeeseen osallistuvista lihaksista, jotta voidaan tunnistaa erityiset lihasaktivaatiokuviot. Suodatettuihin EMG-tietoihin sovelletaan tilastollisia analyysejä, jotta voidaan määrittää niiden lihassynergioiden määrä, jotka parhaiten edustavat alkuperäistä EMG:tä. Vaihtoehtoisesti EMG-datan koherenssianalyysia voidaan käyttää lihasten välisen kytkennän ja yhteisen syötteen taajuuden määrittämiseksi. Vähennetty määrä ohjauselementtejä (lihassynergioita) yhdistetään muodostamaan lihasaktivaation jatkumo sujuvaan motoriseen ohjaukseen eri tehtävien aikana. Nämä synergiat toimivat yhdessä tuottaakseen liikkeitä, kuten kävelyä tai tasapainon hallintaa. Liikkeen suuntautuneisuus vaikuttaa siihen, miten motorinen tehtävä suoritetaan (esim. kävely eteenpäin vs. kävely taaksepäin, kumpikin käyttää eri lihasten eritasoista supistumista). Tutkijat ovat mitanneet EMG-signaaleja useisiin suuntiin kohdistuvalle häiriölle, jotta voidaan tunnistaa lihassynergiat, joita esiintyy kaikissa suunnissa.
Alun perin ajateltiin, että lihassynergiat eliminoivat rajoitetun määrän vapausasteiden redundanttisen hallinnan rajoittamalla tiettyjen nivelten tai lihasten liikkeitä (fleksio- ja ekstensiosynergiat). On kuitenkin keskusteltu siitä, ovatko nämä lihassynergiat neuraalinen strategia vai ovatko ne seurausta kinemaattisista rajoituksista. Viime aikoina on otettu käyttöön termi sensorinen synergia, joka tukee olettamusta, että synergiat ovat neuraalisia strategioita, jotka käsittelevät sensorisia ja motorisia järjestelmiä.
Hallitsematon moninaisuushypoteesiMuutos
Uudemmassa hypoteesissa ehdotetaan, että keskushermosto ei eliminoi tarpeettomia vapausasteita, vaan se käyttää kaikkia niitä varmistaakseen moottoritehtävien joustavan ja vakaan suorituksen. Keskushermosto hyödyntää tätä redundanttien järjestelmien runsautta sen sijaan, että se rajoittaisi niitä, kuten aiemmin oletettiin. Hallitsemattoman moninaisuuden (UCM) hypoteesi tarjoaa tavan kvantifioida lihassynergiaa. Tämä hypoteesi määrittelee ”synergian” hieman eri tavalla kuin edellä mainittu; synergia edustaa elementtimuuttujien (vapausasteiden) organisaatiota, joka vakauttaa tärkeän suorituskykymuuttujan. Elementtimuuttuja on pienin järkevä muuttuja, jota voidaan käyttää kuvaamaan kiinnostuksen kohteena olevaa järjestelmää valitulla analyysitasolla, ja suorituskykymuuttuja viittaa järjestelmän kokonaisuutena tuottamiin mahdollisesti tärkeisiin muuttujiin. Esimerkiksi moninivelisessä kurotustehtävässä tiettyjen nivelten kulmat ja asennot ovat elementtimuuttujia, ja suorituskykymuuttujat ovat käden loppupistekoordinaatteja.
Tässä hypoteesissa ehdotetaan, että ohjain (aivot) toimii elementtimuuttujien avaruudessa (eli olkapään, kyynärpään ja ranteen jakamat rotaatiot käsivarren liikkeissä) ja valitsee moninaismuuttujien avaruudessa (eli lopullista asentoa vastaavien kulma-arvojen joukot). Tässä hypoteesissa tunnustetaan, että ihmisen liikkeissä on aina vaihtelua, ja se luokittelee sen kahteen tyyppiin: (1) huono vaihtelu ja (2) hyvä vaihtelu. Huono vaihtelevuus vaikuttaa tärkeään suoritusmuuttujaan ja aiheuttaa suuria virheitä motorisen tehtävän lopputulokseen, ja hyvä vaihtelevuus pitää suoritustehtävän muuttumattomana ja säilyttää onnistuneen lopputuloksen. Mielenkiintoinen esimerkki hyvästä vaihtelevuudesta havaittiin kielen liikkeissä, jotka ovat vastuussa puheen tuottamisesta. Jäykkyystason määrääminen kielen vartalolle aiheuttaa jonkin verran vaihtelua (puheen akustisten parametrien, kuten formantien, suhteen), joka ei kuitenkaan ole merkittävää puheen laadun kannalta (ainakaan kohtuullisella jäykkyystasojen alueella). Yksi mahdollinen selitys voisi olla, että aivot pyrkivät vain vähentämään huonoa vaihtelua, joka haittaa haluttua lopputulosta, ja se tekee sen lisäämällä hyvää vaihtelua redundantilla alueella.