Понимание коллективного поведения

© леонардогонсалес / Adobe Stock

Исследователи из Университета Констанца и Института поведения животных Общества Макса Планка в Германии разработали способ наблюдения за тем, на что смотрят стайные рыбы, когда они плывут вместе практически синхронно, несмотря на то, что каждая рыба имеет ограниченный обзор окружающей среды.

Используя недавно разработанную методологию 3D-отслеживания глаз для интерпретации видео, исследователи могут обнаруживать миллисекундные различия в позе тела рыбы и положении глаз, чтобы определить ее поле зрения.

Они обнаружили, что каждая рыба движется таким образом, что один глаз всегда сфокусирован на рыбе впереди. Другой глаз часто смотрит совершенно в другую сторону.

Цель технологии — помочь выяснить, на каких сенсорных восприятиях рыбы основывают свои решения во время движения.

Это представляет интерес для понимания коллективного поведения и изучения робототехники.

«Если вы лучше понимаете биологию, вы сможете создавать лучших роботов. А лучшие роботы помогут нам лучше понимать биологические системы», — сказал исследователь Лян Ли.

Другие исследователи в университете рассматривали роль социальных сетей в том, как группы реагируют на окружающую среду. Снова изучая рыб, они обнаружили , что группы пугались чаще и гораздо больше рыб участвовали в событиях испуга, когда рыбы воспринимали больший риск в окружающей среде. Однако повышенные показатели испуга были связаны не с тем, что отдельные рыбы были более чувствительны к сигналам опасности. Скорее, лучшим предиктором события испуга была физическая структура группы — то, как особи располагались по отношению друг к другу и насколько далеко они находились друг от друга.

Другими словами, за счет изменения структуры группы, за счет сближения ее членов, увеличивается прочность социальных связей между индивидуумами, что позволяет им эффективно и быстро реагировать на изменения в окружающей среде как коллективу.

Исследователи полагают, что результаты могут принести пользу разработке новых технологий для эффективного решения проблем с помощью коллективного интеллекта, таких как сетевые роботы.

В более раннем исследовании рассматривалось влияние индивидуальности рыб на коллективное поведение. Исследователи обнаружили, что рыбы, которые имели тенденцию проводить больше времени рядом с другими, имели более низкую индивидуальную скорость, занимали более центральное положение в группе и были гораздо более склонны следовать за другими. Группы, состоящие из таких особей, были более сплоченными, меньше двигались и были значительно менее скоординированными, чем группы особей, которые имели менее социальные и более быстрые поведенческие тенденции.

Исследование, проведенное Университетом Констанца, Институтом орнитологии Макса Планка и Кембриджским университетом, может помочь объяснить и предсказать возникновение сложных коллективных поведенческих моделей в социальных и экологических масштабах, с последствиями для сохранения, рыболовства и биоинспирированных роев роботов. Это может даже помочь в понимании человеческого общества и эффективности работы команды.