새 과학 : 동기화 된 별이 생존을 위해 날아 다니는 이유

새들이 날아 오르고, 다이빙하고, 하늘을 날아갈 때 찰과상을 보는 것은 어두운 겨울 저녁의 커다란 즐거움 중 하나입니다. 나폴리에서부터 뉴캐슬에 이르기까지, 민첩한 새들은 모두 같은 놀라운 곡예를 선보이고 있습니다. 그러나 그들은 그것을 어떻게합니까? 왜 그들은 추락하지 않습니까? 그리고 요점은 무엇입니까?

1930 년대로 돌아가서, 한 주요 과학자는 새들은 무리에서 함께 일할 수있는 심령 력을 가져야한다고 제안했습니다. 다행히 현대 과학은 더 나은 해답을 찾고 있습니다.

찌르레기가 무엇을하고 있는지 이해하기 위해 1987 년 선구적인 컴퓨터 과학자 크레이그 레이놀즈 (Craig Reynolds)가 새 무리 시뮬레이션을 만들 때부터 시작합니다. 레이놀즈가 자신의 컴퓨터 생성 생물이라고 부른이 "boids"는 서로 다른 움직임 패턴을 만들기 위해 세 가지 규칙 만 따랐다. 근처의 새들은 더 멀리 움직이고, 새들은 방향과 속도를 맞추고, 멀리있는 새들은 가까이에 움직일 것이다.

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이 패턴 중 일부는 영화에서 사실적으로 보이는 동물 그룹을 만드는 데 사용되었습니다. 배트맨 반환 1992 년에는 박쥐의 떼와 펭귄의 "군대"가되었습니다. 결정적으로,이 모델은 장거리지도 또는 초자연적 인 힘 - 지역 상호 작용 만 필요로하지 않았다. 레이놀즈 (Reynolds)의 모델은 기본적인 규칙을 따르는 사람들을 통해 복잡한 무리가 실제로 가능하다는 것을 증명했으며, 결과 그룹은 분명 자연에있는 것과 같이 "보았다".

이 출발점에서 동물 운동 모델링의 전체 분야가 나타났습니다. 이 모델을 현실에 매치시키는 것은 2008 년 로마의 철도역 주변을 찌르는 장면을 촬영하고 3D로 위치를 재구성하고 사용 된 규칙을 보여줄 수있는 이탈리아의 한 그룹에 의해 성취되었습니다. 그들이 발견 한 것은 주변의 모든 새들의 움직임에 반응하는 것이 아니라 가장 가까운 7 명의 이웃 사람의 방향과 속도를 일치시키려는 것이 었습니다.

우리가 파도를 타고 물결 치는 소리를보고 모양의 배열로 소용돌이 치는 것을 볼 때, 새가 느려지고 빽빽하게 포장되거나 더 빠르게 퍼지고 넓게 퍼지는 지역이있는 것처럼 보입니다. 실제로 이것은 3D 플록이 2D보기에 투사되어 만들어지는 착시 현상에 크게 기인하며 과학 모델은 새가 일정한 속도로 날아가는 것을 제안합니다.

컴퓨터 과학자, 이론 물리학 자 및 행동 생물 학자의 노력 덕분에 이제 우리는 이러한 이론이 어떻게 생성되는지 알게되었습니다. 다음 질문은: 왜 그들은 전혀 일어나지 않는가? 별똥귀가이 행동을 진화하게 한 원인은 무엇입니까?

한 가지 간단한 설명은 겨울철 밤에 따뜻함이 필요하다는 것입니다. 새들은 더 따뜻한 지역에서 모여서 생존하기 위해 가까이에 있어야합니다. 찌르레기는 한 발에 500 마리 이상의 새들, 때로는 수백만 마리의 새들이있는 가마우지 같은 곳 (리드 베드, 빽빽한 ​​산 울타리, 발판과 같은 인간 구조물)에 몸을 담을 수 있습니다. 조류의 높은 농도는 육식 동물에게 유혹의 대상이 될 것입니다. 새는 포식자가 골라 내길 원하는 사람이 없기 때문에 번호의 안전성이 게임의 이름이고 소용돌이 치는 대중은 혼란을 일으켜 한 명의 개인을 목표로 삼지 못하게합니다.

그러나 찌르레기는 종종 수십 킬로미터 떨어진 곳에있는 보금 자리로 종종 출퇴근하며,이 비행기는 더 따뜻한 곳에서 휴식을 취하는 것보다 더 많은 에너지를 소비합니다. 그러므로이 거대한 닭장에 대한 동기는 온도 이상일 것입니다.

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숫자가 많은 경우 안전성이 향상되지만 흥미로운 아이디어는 무리가 형성되어 개인이 먹이 수집에 대한 정보를 공유 할 수 있음을 의미합니다. "정보 센터 가설"은 음식이 고르지 않고 찾기가 어려울 때 가장 좋은 장기적인 해결책은 많은 수의 개인들간에 정보를 상호 공유 할 것을 요구합니다. 꿀벌들이 꽃 패치의 위치를 ​​공유 하듯이 언젠가는 음식을 발견하고 밤새 정보를 공유하는 새들은 하루 하루 유사한 정보를 얻게됩니다. 비록 많은 양의 새들이 먹이가 가장 적게 들었을 때 닭장에 가담하지만, 아이디어에 대한 제한된 지원을하는 것처럼 보이지만, 전반적인 가설을 적절히 테스트하는 것은 극도로 어려운 것으로 판명되었습니다.

움직이는 동물 그룹에 대한 우리의 이해는 지난 수십 년 동안 엄청나게 확대되었습니다. 다음 과제는 이러한 행동을 일으킨 진화 적 적응력과 그 압력이 변화함에 따라 보존을 의미 할 수있는 것을 이해하는 것입니다. 아마도 우리는 우리의 이해를 적응시키고 그것을 사용하여 로봇 시스템의 자율적 제어를 향상시킬 수 있습니다. 아마도 미래의 자동화 된 자동차의 러시 아워 (rush-hour) 행동은 찌르레기 (starlings)와 그들의 소용돌이에 근거 할 것입니다.

이 기사는 원래 A. Jamie Wood와 Colin Beale의 회화에 게시되었습니다. 여기에 원본 기사를 읽으십시오.