věda

Nový model najde kobylky, které dělají složitá rozhodnutí ve smrtících rojích

Na konci roku 2019 letěla do západní Indie vlna miliard pouštních kobylek přes Pákistán. Jejich cesta již přesahovala několik tisíc kilometrů, protože poprvé vypukly ve suchých pláních východní Afriky.

Kobylky jsou kobylky, které se za správných podmínek rychle množí. Rostou větší a mění barvu v reakci na jejich prostředí. V procesu zvaném gregarizace přecházejí z osamělých tvorů na roj, shromáždí se ve velkém počtu a cestují spolu po několika ligách.

Historicky tato „ohniska“ vedla k rozsáhlému hladomoru a ekonomické devastaci a získaly jim jméno „Locust Rous“.

Vypuknutí 2019–2022 bylo nejhorší zasáhlo Keni za 70 let a zasáhlo Etiopii, Somálsko a Indii za 25 let. Bylo zničeno více než 200 000 hektarů plodin.

V tuto chvíli vědci na německých a severoamerických univerzitách viděli příležitost studovat roje kobylek a odletět do Keni a doufali, že zdokonalí dlouhodobou teorii o rojovém chování.

Předchozí modely roje kobylek s nimi zacházely jako s plyny v pohybu. Konkrétně předpokládali jednotlivé kobylky v souladu s jejich sousedy, jako jsou částice s vlastním pohonem-objekt modelu používaný v teoretické fyzice.

„Zpočátku jsme chtěli replikovat to, co jsme si mysleli, že víme,“ řekl Iain Couzin, ředitel Institutu pro chování zvířat Maxe Planck a profesor na University of Konstanz, který studoval kolektivní inteligenci a kobylky po více než dvě desetiletí. „Ale to, co jsme neočekávali, bylo zjistit, že nemůžeme replikovat naše předchozí zjištění, a to úplně změnilo naše chápání toho, jak kobylky tvoří tyto masivní roje.“

V a Nedávný papír, Couzin a jeho tým navrhli revidovaný model, aby pochopil roje. Podle tohoto modelu se kobylky nechovají jako plyny. Místo toho je jejich pohyb založen na kognitivním rozhodovacím procesu založeném na jejich vnímání pohybu na okolí.

Zjištění znamená zásadní posun v tom, jak vědci chápou chování kobylek a jejich schopnost provádět předpovědi související s rojem. Vzhledem k tomu, že změna klimatu nadále mění vzory chovu kobylek, může být toto rafinované porozumění klíčem k ochraně plodin a živobytí, než dorazí další roj.

Od pole do hologramů

Těsně předtím, než se šíření Covid-19 stalo pandemií, provedli někteří členové výzkumného týmu (jiní než Couzin) studii v Keni’s Samburu a Isiolo County. Zkoumali velké, zemědělské pásy mladých kobylek pomocí přesných metod sledování a všimli si vzoru. Kobylky nebyly výslovně sladěny s jejich bezprostředními sousedy, na rozdíl od toho, co předpovídal model samo-propratovaných částic.

Aby otestovali svá pozorování, provedli experimenty smyslové deprivace, ve kterých změnili schopnost hmyzu vidět, vůni nebo smyslový pohyb.

Výsledky odhalily, že vize měla hlavní vliv při určování toho, jak se kobylka pohybovala v rámci roje. Kobylky, které nemohly vidět jasně ztratily svůj smysl pro směr, zatímco ti, kteří mají neporušené vidění, se pohybovali s rojem i bez fyzického kontaktu.

„Tato data ukázala, že Olfaction nebyla důležitá, hmatové narážky nebyly důležité, ale vize byla opravdu, opravdu důležitá,“ řekl Couzin. „To ospravedlňovalo použití holografické virtuální reality ke studiu tohoto jevu podrobněji.“

Vědci umístili kobylky do plně pohlcujícího prostředí virtuální reality a testovali jejich reakci na různé vizuální podněty. V těchto experimentech kobylky interagovaly s počítačově generovanými rojemi, které se lišily v hustotě a pořadí pohybu. Brzy se objevilo jejich klíčové zjištění: jejich vyrovnání kontrolovala soudržnost pohybu než dav.

I v řídce osídlených rojích se kobylky pohybovaly k sobě, pokud byly jejich vizuální narážky silné.

Tým si uvědomil, že kobylky se nechovaly jako částice plynu. Místo toho jejich pohyb sledoval rozhodovací proces založený na jejich vnímání pohybu na okolí.

Abychom to reprezentovali, vědci vyvinuli nový matematický model založený na síti atraktoru nervových prstenů, konceptu v neurovědě. Namísto zacházení s kobylkami jako s bezduchými částicemi se tento přístup zabýval jako rozhodovací entity, které by před výběrem směru mohly integrovat více vizuálních vstupů.

Model navrhl, aby kobylky mohly zvážit různé možnosti možnosti a činit efektivní rozhodnutí. „Na úrovni skupiny však není vůbec žádné plánování,“ dodal Couzin. „Skupina je vznikající jev.“

Navazující jev je složitý vzorec vyplývající z jednoduchých interakcí bez centrální kontroly. V Locust Swarms se z individuálního chování každého kobylky vychází z kolektivního pohybu a vytváří velké, koordinované roje bez vůdce. Takto fungují také hejna ptáků a dopravní zácpy.

„Tato studie stanovila, jak se roje pohybují a jak vzniká koordinovaný pohyb,“ řekl Sercan, neurolog a molekulární biolog na University of Konstanz a jeden z autorů studie. „Počáteční výběr směru a jak je to udržováno – to je další otázka, na kterou bychom chtěli odpovědět.“

„Špatný způsob myšlení“

Pochopení toho, jak se pohybují kobylky, má důsledky v reálném světě. Jak se však tyto skupiny objevují nebo které přesné faktory určují směr jejich letu, zůstává nejasný.

Změna klimatu tento problém zhoršila zvýšením srážek v pouštních oblastech a vytvořilo ideální chovné podmínky. Vypuknutí 2019–2022-jedno z nejhorších za desetiletí-bylo poháněno neobvykle silnými monzuny a cyklóny v Arabském moři. Cyclones Mekunu a Luban také zasáhli arabský poloostrov v roce 2018. Krizi se zhoršily neobvyklé monzuny a zpožděná kontrola a vytvořily roj.

„Mysleli jsme si, že máme dobré porozumění a staré modely se používají k pokusu o předpovědi, ale to byl špatný způsob myšlení,“ řekl Couzin. „Doufejme, že nyní jsme vytvořili rekord a můžeme začít budovat týmové úsilí, abychom vyvinuli stále přesnější předpovědi. Jedním ze způsobů, jak toho dosáhnout, je samozřejmě začít sledovat zvířata ve volné přírodě.“

„S měnícím se podnebím se očekává, že se roje budou větší a nepředvídatelnější, což ztěžuje řízení,“ dodal. „Abychom mohli skutečně vyrábět prediktivní modely nebo to lépe porozumět, potřebujeme mnohem více výzkumu. Musíme také zapojit vědce a odborníky na vegetaci.“

Monika Mondal je novinářka na volné noze.

Zdrojový odkaz

Related Articles

Back to top button