ムクドリは渦を巻いて空に飛び立ちます。アリは川のように群がっています。スタンフォード大学の物理学者であるニコラス・ウエレットは、「それらは伸び、動き回りますが、流体の移動に期待される方法で凝集を保持します。そのため、流体力学の言語で動物の集団行動について考えたり、エンジニアが物質を分析するのと同じように生物のグループを分析したりすることは、彼にとってはとてつもないことではありません。
このアプローチは、本日 Science Advances に掲載された論文で報われました で、Ouellette と彼の同僚は、材料科学に着想を得た戦略を使用して、飛ぶ群れのダイナミクスを分析しました。彼らは、変化しやすく破壊的な自然環境に直面して集団がばらばらになるのを避けるのに役立つ昆虫の集団行動の特性を特定しました。
このような集団行動 — たとえば数百匹の魚がすべて突然進路を変更し、単一の存在のように見える — は謎であり、研究者たちは今も熱心に解明しようとしています。それをより完全に理解するために、専門家は通常、特定の単純なルールが、彼らが観察した巨視的な緊急効果にどのようにつながるかを突き止めることを望んで、個人の相互作用を研究します.しかし、それは困難でした。
したがって、Ouellette と他の少数の科学者は、別の角度からこの問題に取り組んできました。つまり、個人を無視し、システム全体の特性がその動作について明らかにできることに注意を向けることによって、「物質がどのようなものかを説明できる」のと同じようにです。 、その原子が何をしているかを知る必要はありません」と Ouellette 氏は述べています。
エンジニアが材料をテストするとき、彼らはそれがどのように反応するかを確認するためにそれを突き刺します。ジョージア工科大学の物理学者である David Hu は、ヒアリの研究で同様のことを行いました。ヒアリが 2 つの表面の間で圧縮され、他の種類の力を受けたときに、群れがどのように反応するかを測定することにより、彼と彼の同僚はアリが次のことを発見しました。動作には、固体と流体の両方の特性に似た特性があります。他の研究者は細菌の同様の物理的特性を研究しています.
しかし、群れをなすときに互いに接触せず、実験で制御するのがより難しいことが多い空飛ぶ動物に対してそれを行うことは、手の届かないように思われました. 「あなたは実験室に鳥の群れを入れるつもりはありません」とウエレットは言いました。
そのため、彼はオスのユスリカと協力することに決めました。これは、繁殖期に群れをなして雲を作り、遠くからメスに自分自身を見えるようにする小さな昆虫です。彼らは通常、木の根や雨水の小さな水たまりなど、地面に見える物体の上でそうします。チームは、ミッジが育てられたタンクの底に小さな黒いフェルトを置いて再現しました.
研究者がフェルト パッチを振動する波のパターンで動かすと、群れも一緒に動き、フーがアリで行った方法でユスリカを研究することができました。特に、フェルトの位置の変化に応じて群れの層がどのように振る舞うかを調べました。底近くのミッジは、フェルトと同じように振動しながら、フェルトと歩調を合わせて動きました。それらのミッジは、それらの下のフェルトを見ることができました。しかし、より高い層にいるユスリカは、下にいる他の昆虫しか見ることができず、遅れをとってフェルトとの振動が少なくなりました。遅れは、フェルトの位置に関する情報の波が、群れの中を上方に移動するにつれて徐々に抑制されていることを示していました.
その情報の波の特性を測定することで、科学者は群れの機械的特性をより正確に調査することができ、「ピーナッツバターをテストするために使用するのと同じ種類の言語で」研究に関与していなかったフー氏は述べた.彼らは、ある意味では、システムがバネのように弾性的に振る舞う一方で、他の方法では粘性液体のように振る舞うことを発見し、それを「粘弾性」材料のカテゴリーに分類しました.
最も興味深いのは、群れの粘性が弾力性を上回り、ユスリカの動きに強い減衰効果が見られることです。 「昆虫が相互作用する方法は、それらがすべて一緒にとどまることを可能にするだけでなく、そうでなければ群れを破壊する可能性のある外部の摂動に対して回復力を持たせます」とOuelletteは言いました.減衰効果により、グループがより安定します — 彼は、それが群れを所定の位置にとどめ、メスが見つけられるようにするのに役立つと考えています.
もしそうだとすれば、「それは減衰が実際の生物学的関連性を持っていることを意味します。」
それは、専門家がダンピングと集団行動について通常考えてきた方法ではありません。これらのシステムを研究している科学者は通常、鳥の群れや魚の群れを通る情報の流れを「噂のように」加速する信号増幅に焦点を当てていると、ニュージャージー工科大学の生物学者である Simon Garnier 氏は述べた。勉強。たとえば、鳥や魚は捕食者を避ける必要があるため、誤警報に対処することになるとしても、群れや学校のすべてのメンバーが警告サインについて学ぶことは有益です。
実際、複雑さの研究者は、集団行動がどのようにグループ全体に情報を迅速に伝達できるかをしばしば示してきました。減衰は通常、その増幅効果を相殺するための方法と見なされていました。 「システムが爆発しないようにするために必要なことでしたが、それ自体で研究されたものではありませんでした」と Garnier 氏は述べています。
もちろん、集団システムは信号の増幅とノイズの減衰との間でバランスをとる必要があります。個人はエラーを起こしやすいため、グループは小さな間違いをすべて広めたくはありませんが、情報の流れをまったく妨げたくもありません。 . 「集団システムは、自然界で直面する課題に応じて、そのスペクトルの正しい位置を見つける必要があります」と、集団行動をモデル化するサンタフェ研究所の研究者であるアルバート カオは述べています。
「したがって、この分野が増幅される信号にどのように焦点を合わせているかを考えると、ノイズを減衰させる利点があるケースをここで提示することは素晴らしいことです」と彼は付け加えました.
しかし、ガルニエは、ウエレットの推論、つまりユスリカの群れの情報減衰が目的を果たすために進化したという推論は、まだ証明されていないと警告しています。 「この新たな特性がミッジの適応度に価値があるかどうかを判断するには、ある時点で個体の研究に戻る必要があります」と彼は言いました.
それでも、Ouellette は、「集団行動のこの一般的なパラダイムは、適切に最適化された環境相互作用が何であれ、それに合わせて調整できるあらゆる種類の異なる効果を生み出すことができる」と期待しています。実際、彼は、「それが良いことのすべてをまだ知らないかもしれない」と付け加えた。
いつの日か、研究者はこれらの洞察を利用して、ドローンやロボットの群れの行動を調整したり、ソーシャル ネットワークを介した情報の拡散を制御したりしたいと考えています。そこにたどり着くには、まずこの巨視的なビューを従来の微視的なビューと組み合わせる必要があります。
とはいえ、「これらの動物系のグループ状態が実際にどのようなものかを理解することから、そしてそれらのグループの熱力学と材料科学に相当するものを埋めることによって、非常に多くのことが得られます。」
それに関しては、フー氏は「これはほんの始まりに過ぎない」と述べた。
