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산적파리는 비행 중에 먹이를 잡을 수 있는 공기역학적 곡예사입니다.

Holocephala 근막 ) 포로 딱정벌레에 먹이. 새로운 연구에 따르면 파리는 목표와 미래의 만남의 장소를 목표로 아래에서 먹이에 접근합니다.
/ 소형 약탈 도둑 파리Holocephala 근막) 포획한 딱정벌레를 먹습니다. 새로운 연구에 따르면 파리는 목표와 미래의 만남의 장소를 목표로 아래에서 먹이에 접근합니다.

사무엘 파비앙

강도 파리는 먹이를 식별하고 장애물을 피하고 비행 중 고속으로 작은 곤충을 잡을 수 있는 공기 역학적 곡예 비행입니다. 과학자들은 한 알의 모래와 같은 두뇌를 가지고 있음에도 불구하고 도둑 파리가 어떻게 이 놀라운 일을 처리하는지 자세히 살펴보았습니다. ~에 따르면 새 종이 Journal of Experimental Biology에 발표된 파리는 피드백 기반 운동을 위한 두 가지 고유한 전략을 결합합니다. 하나는 장면이 명확할 때 먹이를 가로채는 것과 관련된 것이고 다른 하나는 파리가 비행 경로의 장애물 주위를 선회할 수 있게 하는 것입니다.

로봇의 한 가지 과제는 인간과 다른 동물이 본능적으로 매일 할 수 있는 복잡한 환경을 탐색할 수 있는 로봇을 설계하는 방법입니다. 저자에 따르면 많은 로봇 시스템은 신호를 보내기 위해 소리(소나) 또는 레이저를 사용한 다음 반사를 감지하는 일종의 경로 계획에 의존합니다. 이 데이터는 바다의 거리 지도를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 단순한 시각적 단서(예: ‘대화형 방법’)를 사용하는 것과 비교할 때 경로 계획은 에너지 비용이 많이 드는 접근 방식입니다. 인간과 다른 동물은 표적의 위치, 속도 및 기타 세부 사항에 대한 자세한 지도나 특정 지식이 필요하지 않습니다. 우리는 단순히 실시간으로 우리 환경의 모든 관련 자극에 반응합니다. 따라서 생물학적 시스템을 기반으로 한 탐색 행동 알고리즘의 생성은 로봇 공학에 큰 관심을 불러일으킵니다.

이전 연구는 초파리와 비둘기를 비롯한 다양한 종의 인간이 혼잡한 환경을 처리하는 능력에 초점을 맞추었습니다. “그러나 이러한 경우 장애물 회피가 유일한 목표였습니다.”라고 저자는 썼습니다. “장애물 회피는 탐색 목표와 균형을 이루어야 하기 때문에 특정 위치가 목표물 역할을 하는 경우 장애물 주위를 탐색하는 것이 더 어렵습니다.”

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이것이 바로 런던 임페리얼 칼리지(Imperial College London)의 생명공학자인 Samuel Fabian과 미네소타 대학(University of Minnesota)의 3명의 공동 연구자들이 포식성 파리를 사용하여 자체 실험을 수행하기로 결정한 이유입니다.홀로세팔라 푸스카)를 시험 대상으로 한다. 강도 파리는 먹이를 잡기 위해 매우 예측 가능한 가로채기 궤적 때문에 선택되었습니다. 저자는 또한 작은 크기와 상대적으로 빠른 동작(대부분의 비행 시간은 1초 미만)에 “최소한의 계산 노력으로 빠른 반응이 필요합니다”라고 썼습니다.

파비앙 et al. 그는 사냥할 때 파리 도둑의 행동을 매, 매 및 현대식 유도 미사일의 행동에 비유했습니다. 일반적으로 파리는 하늘이 잘 보이는 곳에 앉아 도둑을 잡습니다. 도적 파리가 잠재적인 먹이를 감지하고 추적하기 시작하면 파리는 먹이를 가두기 위해 탐색해야 하며 길을 따라 흩어진 나뭇가지와 같은 장애물을 피해야 합니다.

도둑 파리는 릴과 스테퍼 모터가 있는 투명한 낚싯줄을 따라 당겨진 작은 은색 반사 구슬 형태의 움직이는 표적을 받았습니다. “파리는 가까이 있어도 자신이 진짜 먹이가 아니라는 것을 정말 몰랐습니다.” 파비안이 말했다. “무언가 충분히 작으면 일반적으로 음식이라고 생각하는 것 같습니다.”

프레임에는 또한 히치가 포함되어 있습니다. 검정색 아크릴 페인트로 코팅된 아세테이트 테이프(얇은 버전(2.5cm) 또는 두꺼운 버전(5cm))가 대상의 트랙 바로 아래에 놓입니다. “테이프의 정확한 위치와 파리의 초기 궤적은 물체가 비행 경로의 장애물이 되었는지 여부와 그것이 목표를 가리고 있는지 여부를 결정합니다”라고 저자는 썼습니다.

연구원들은 가장 자연스러운 행동을 얻기 위해 현장 조건에서 모든 비행을 기록했습니다. 다음으로, 그들은 장애물이 있는 곳에서 움직이는 구슬을 쫓는 도둑 파리 26마리를 디지털 방식으로 재구성합니다. 머리 위의 장비를 조종하는 것은 파리를 자극하는 경향이 있으므로 이 26개의 비행은 장치가 날아가는 것이 아니라 주변에 배치되면서 횃대에 남아 있던 파리를 나타냅니다.

결과: 장애물이 없는 상황에서 도둑 파리는 먹이를 가두고 포획하기 위해 접근하는 동안 비드에 대해 동일한 시선을 유지했습니다. 가늘거나 두꺼운 검은색 막대가 짧은 시간(0.1초 미만) 동안 시야를 부분적으로 가리면 파리가 장애물을 피하기 위해 회피 기동을 한 후 가로채기 위해 궤도로 돌아갑니다. 때때로 파리는 막대가 시야를 가리지 않는 경우에도 검은 막대에 반응하여 편향됩니다. 그리고 연구자들이 파리의 시야를 0.1초 이상 차단하면 파리는 차단을 완전히 포기할 것입니다.

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파비앙 다른 사람. 그는 강도 파리가 공동 라우팅이라고 부르는 표준 가로채기 전략과 함께 간단한 장애물 회피 전략을 사용하고 있다고 결론지었습니다. “시야에서 장애물이 더 빨리 커질수록 더 멀어집니다.” 파비안이 말했다. 파리는 앞서 언급한 장애물이 시야에서 멀어지기 시작하자마자 차단 경로로 돌아갑니다. “목표물에 집중할 때도 주변 환경에 주의를 기울입니다.”

저자는 이것이 “장애물 회피가 거리, 부피 또는 속도에 대한 절대적인 지식을 필요로 하지 않는 단순한 피드백 법칙의 산물일 수 있음을 보여줍니다”라고 썼습니다. . 이것은 확실히 제한된 수의 현장 시험을 기반으로 하며 팀은 앞으로 더 많은 시험을 수행하기를 희망합니다.

DOI: 실험 생물학 저널, 2022. 10.1242 / JP 243568 (DOI 정보).

Beom Soojin

"음악 팬. 매우 겸손한 탐험가. 분석가. 여행 괴짜. 익스트림 TV 전문가. 게이머."

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