Nový model zjistil, že vznášení nepotřebuje složitý mozek

Po desetiletí si vědci a inženýři lámali hlavu nad tím, jak se hmyz a kolibříci mohou vznášet, tedy zůstat téměř nehybně ve vzduchu, navzdory limitům běžné aerodynamiky. Konvenční teorie dlouho zastávala názor, že takový let by měl být nestabilní: zvedací síly potřebné k vyvážení váhy bytosti by měly být příliš velké na to, aby se udržely bez aktivní kontroly.

Mnoho studií se pokusilo modelovat vznášení matematicky, zacházelo s ním jako s komplexním systémem s mávajícími křídly, nelineárními pohyby a více interagujícími silami. Jiní výzkumníci provedli podrobné simulace pohybu tekutin. Ukázalo se, že jsou přesné – ale fungovaly příliš pomalu na to, aby vysvětlily, jak se skuteční tvorové stabilizují během milisekund.

Mezitím experimenty také ukázaly, že hmyz je silně závislý na senzorické zpětné vazbě, jako jsou vizuální podněty, senzory proudění vzduchu a orgány rovnováhy, aby korigovaly svůj pohyb, což se přidalo k hádance, protože hmyz má malý mozek s velmi omezeným výpočetním výkonem.

Tyto protichůdné linie důkazů společně zanechaly vznášení nevyřešené hádanky. Ale pokud studie publikovaná nedávno v Fyzický přehled E lze věřit, že věda možná konečně rozlouskla hádanku. Autoři této studie z University of Cincinnati v USA odhalili, že existuje způsob, jak může být vznášení řízeno jednoduchým pravidlem zpětné vazby v reálném čase, které nevyžaduje žádné náročné výpočty.

Navrhli, že vznášení funguje jako systém zpětné vazby hledající extrémy (ES). Představte si, že se snažíte udržet dron dokonale vznášející se v jedné výšce, ale neznáte přesná pravidla, která vám říkají, jak na to. Nemůžete psát rovnice nebo předpovídat síly. Místo toho používáte pokus a omyl se zpětnou vazbou: provádíte drobné úpravy, sledujete, co se děje, a neustále měníte směr, dokud dron nezůstane stabilní.

To je to, co ES systém dělá. Je to smyčka zpětné vazby, která pomáhá systému najít své sladké místo, neboli extrém, což může být minimum nebo maximum něčeho, co se snažíte upravit.

Začíná tím, že provede malé, ale pravidelné změny na nějakém ovládacím vstupu, např. hmyz mírně změní sílu nebo úhel vztlakových klapek. Tělo hmyzu nebo senzory detekují, zda šel nahoru, dolů nebo zůstal vodorovně. Pokud změna zlepší její stabilitu, pokračuje v pohybu tímto způsobem; pokud ne, obrátí kurz. Prostřednictvím těchto malých korekcí se hmyz nakonec naučí správný vzor mávání, aby zůstal v rovnováze.

Jejich simulace ukázaly, že řídicí systém založený na ES reprodukoval stabilní vznášení u jestřábů, jeřábů, čmeláků, vážek, pestřenek a kolibříků. Každý model mohl udržovat konstantní výšku, aniž by vyžadoval detailní aerodynamické modely. Stejné pravidlo zpětné vazby také fungovalo navzdory obrovským rozdílům ve velikosti a frekvenci úderů křídel. A předpovězené amplitudy kmitání se těsně shodovaly s hodnotami naměřenými v přirozených experimentech.

Tím, že studie ukázala, že visení může vycházet z jednoduchého zákona, naznačila, že stabilita při visutém letu nemusí vyžadovat složité nervové schopnosti. Biologům podle studie mohou zjištění pomoci objasnit, jak malé letáky zůstávají stabilní s minimálním výpočetním výkonem; ve strojírenství by to mohlo otevřít cestu k bio-inspirovaným dronům, které se vznášejí stabilně bez složitých řídicích algoritmů nebo těžkých senzorů.