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鱼儿为何成群游动?

游动的机器鱼

众所周知,鱼类一般都成群游动。可是,科学家们经过几个世纪的研讨都没能答复一个基本问题:成群游动是否会协助鱼类节省能量?

现在,来自德国马克斯?普朗克动物行为研讨所、康斯坦茨大学和世界北京大学的科学家们使用仿生机器鱼答复了这一问题:成群游动的确能协助鱼类节省能量。相关论文于当地时间10月26日宣布在《天然通讯》杂志上。

研讨人员克服了曩昔试验测验的妨碍,开发了一种能够准确模仿真鱼运动的3D机器鱼。使用这些机器鱼,研讨人员得以直接丈量鱼类在结伴游动和独自游动时的能量耗费。

结果表明,这两种游动办法在能量耗费上有显着差异,由于领头鱼影响了随从鱼的流体动力学。而随从鱼耗费的能量由两个要素决议:它与领头鱼的间隔和它相对于领头鱼的摆尾机遇。成群游动节省能量的隐秘在于同步;也便是说,随从鱼有必要依据空间方位,在特定的滞后时间内,使本身的摆尾节奏与领头鱼的摆尾节奏进行匹配,这种战略被称为“涡旋相位匹配”。当随从鱼挨近领头鱼时,最有用的节能办法便是使其摆尾节奏与领头鱼同步;可是,当随从鱼极度落后时,它们就需要调整本身的同步战略了。

为使流体动力学可视化,研讨人员向水中开释了细小氢气气泡,并用激光对其成像。这种办法使机器鱼游动发生的漩涡得以被观测。

结果表明,领头鱼的涡流会向下游移动,而机器鱼能够以不同办法使用这些涡流。“这种战略不只能够节省能量。经过改动同步办法,随从鱼也能够使用其他鱼类开释的涡流发生推力,协助自己加快。”论文合著者Nagy说。

可是真实的鱼类是否采用了“涡旋相位匹配”战略来节省能量呢?为答复这个问题,研讨人员创建了一个简略的流体动力模型对真鱼的行为进行猜测。

他们使用人工智能辅佐剖析了鱼类成群游动时的身体姿态,发现这种战略在天然界鱼群中的确存在。

通讯作者、MPI-AB的主任Iain Couzin点评道:“鱼群是高度动态的社会体系,咱们的研讨结果解说了鱼类是如安在间隔改变的情况下从相邻鱼类发生的涡流中获益的。”

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