Muscle synergiesEdit
Nikolai Bernsteinは、多自由度の制御を単純化する神経戦略として、筋シナジーの存在を提唱した。 機能的筋シナジーとは、1つの神経指令信号によってリクルートされた筋肉の共働パターンと定義される。 一つの筋肉が複数の筋シナジーの一部になることもあり、一つのシナジーが複数の筋肉を活性化することもある。 現在、筋シナジーを見つける方法として、ある動作に関与する筋肉のEMG（筋電図）信号を測定し、特定の筋活性化パターンを識別することができるようにすることが挙げられる。 統計的な分析は、元のEMGを最もよく表す筋シナジーの数を決定するために、フィルタリングされたEMGデータに適用されます。 あるいは、EMGデータのコヒーレンス分析を用いて、筋間の結合と共通入力の頻度を決定することができる。 削減された数の制御要素（筋シナジー）が組み合わされ、様々なタスク中の円滑な運動制御のための筋活性化の連続体を形成する。 これらのシナジーが協働して、歩行やバランス制御などの動作が生み出される。 運動の方向性は、運動タスクの実行方法に影響を与える（例：前方歩行と後方歩行、それぞれ異なる筋の収縮レベルを使用する）。 研究者たちは、すべての方向に対して存在する筋シナジーを特定するために、複数の方向に加えられた摂動に対するEMG信号を測定しました。
当初、筋シナジーは、特定の関節や筋肉の動きを拘束することによって、限られた自由度の重複した制御を排除すると考えられていました（屈曲シナジーと伸展シナジー）。 しかし、これらの筋シナジーが神経戦略であるのか、それとも運動学的制約の結果であるのかについては、これまで議論がなされてきた。 最近、感覚シナジーという言葉が登場し、シナジーは感覚系と運動系を扱う神経戦略であるという仮説が支持されている。 中枢神経系は、従来の仮説のように冗長系を制限するのではなく、冗長系から得られる豊富な情報を利用しているのである。 Uncontrolled Manifold (UCM) Hypothesisは、筋シナジーを定量化する方法を提供する。 この仮説では、「シナジー」を上記とは少し違った形で定義しています。シナジーとは、重要なパフォーマンス変数を安定化させる要素変数（自由度）の組織を表します。 要素変数とは、選択した分析レベルで関心のあるシステムを記述するために使用できる最小の感覚的変数のことであり、性能変数とは、全体としてシステムによって生成される潜在的に重要な変数のことである。 例えば、多関節リーチング課題では、ある関節の角度と位置が要素変数であり、パフォーマンス変数は手の終点座標である。
この仮説は、コントローラ（脳）が要素変数の空間（すなわち、腕運動における肩、肘、手首の共有回転）で働き、多様体の空間（すなわち最終位置に対応する角度値のセット）で選択すると提案する。 この仮説は、人間の動作には常に変動が存在することを認め、それを2つのタイプに分類している。 (1)悪い変動と(2)良い変動の2種類に分類する。 悪い変動は重要な性能変数に影響を与え、運動課題の最終結果に大きな誤差を生じさせ、良い変動は性能課題を変化させず、成功の結果を維持する。 良い変動性の例として、発声を担う舌の運動で興味深い結果が得られた。 舌の硬さのレベルによって、（フォルマントなどの）音声の音響的パラメータに多少のばらつきが生じますが、これは（少なくとも硬さのレベルが妥当な範囲内では）音声の質にとって重要ではありません。 考えられる説明の1つは、脳は望ましい最終結果を妨げる悪い変動を減少させるためにのみ働き、冗長領域における良い変動を増加させることによってそれを行うということかもしれません
。