자연의 가장 위대한 디스플레이 중 하나 인 과학

자연의 가장 위대한 디스플레이 중 하나 인 과학
Menno Schaefer / shutterstock

새들이 급습하면서 하늘로 날아갈 때, 찌르레기를 보는 것은 어두운 겨울 저녁의 커다란 즐거움 중 하나입니다. 나폴리에서부터 뉴캐슬에 이르기까지 민첩한 새들은 완벽한 동기화를 통해 똑같은 놀라운 곡예를 선보입니다. 그러나 그들은 그것을 어떻게합니까? 왜 그들은 추락하지 않습니까? 그리고 요점은 무엇입니까?

위로 1930s의 한 과학자는 새가 영력 무리에서 함께 일하기. 다행히 현대 과학은 더 나은 해답을 찾고 있습니다.

찌르레기가 무엇을하는지 이해하기 위해, 우리는 1987에서 선구적인 컴퓨터 과학자 Craig Reynolds가 조류 무리 시뮬레이션. 레이놀즈가 컴퓨터로 만든 생물체라고 불렀던이 "boids"는 서로 다른 움직임 패턴을 만들기 위해 세 가지 규칙 만 따랐다. 근처의 새들은 더 멀리 움직이고, 새들은 방향과 속도를 맞추고, 멀리있는 새들은 더 가까이에 움직일 것이다.

이러한 패턴 중 일부는 1992의 배트맨 리턴 (Batman Returns)으로 시작하여 사실적인 동물 그룹을 제작하는 데 사용되었습니다. 박쥐의 떼와 펭귄의 "군대". 결정적으로이 모델은 장거리지도 또는 초자연적 인 힘 - 지역 상호 작용 만 필요로하지 않았다. 레이놀즈의 모델은 복잡한 떼가 기본적 규칙에 따라 개인을 통해 실제로 가능하다는 것을 증명했으며 결과 집단은 분명 자연에있는 것과 같이 "보았다".


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이 출발점에서 동물 운동 모델링의 전체 분야가 나타났습니다. 2008에서이 모델을 현실과 일치시키는 것은 이탈리아의 한 그룹이 로마의 기차역 주변을 찌를 순간을 촬영하고, 3D에서 위치를 재구성하고, 규칙 사용중인 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 것을보고 흔들어서 모양의 배열을 만들 때, 마치 새들이 느려지고 빽빽하게 들어서거나, 넓어지고 퍼지는 부분이있는 것처럼 보입니다. 사실 이것은 3D 무리가 세계의 우리 2D보기에 투영되어 만들어지는 착시 현상에 크게 기인합니다. 모델 새들이 일정한 속도로 날아갈 것을 제안한다.

컴퓨터 과학자, 이론 물리학 자 및 행동 생물 학자의 노력 덕분에 우리는 이제 어떻게 이러한 murmurations가 생성되는지 알게되었습니다. 다음 질문은 왜 그들이 전혀 일어나지 않는지입니다. 왜 찌르레기가이 행동을 진화 시켰습니까?

한 가지 간단한 설명은 겨울에는 밤에 따스함이 필요하다는 것입니다. 새들은 더 따뜻한 지역에서 모여서 살아 남기 위해 가까이에 있어야합니다. Starlings은 발자국과 같은 인간의 구조물 (리드 베드, 울창한 산 울타리)보다 더 많은 곳에서 휴식 장소로 포장 할 수 있습니다. 500 조류 / 입방 미터때로는 수백만 마리의 새들이 몰려 들기도합니다. 조류의 높은 농도는 육식 동물에게 유혹의 대상이 될 것입니다. 새는 포식자가 골라 내길 원하는 사람이 없기 때문에 숫자의 안전성이 게임의 이름이며 소용돌이 치는 대중은 표적이되는 한 명의 개인을 예방하는 혼란을 일으 킵니다.

자연의 가장 위대한 디스플레이 중 하나 인 과학
찌르레기는 초능력자가 아닙니다. 규칙을 따르는 것이 좋습니다.
Adri / shutterstock의 사진

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 동기 부여는 온도 이상의 것 이상이어야합니다.

숫자가 많은 경우 안전성이 향상 될 수 있지만 흥미로운 아이디어는 무리가 형성되어 개인이 먹이 수집에 대한 정보를 공유 할 수 있음을 의미합니다. 이 "정보 센터 가설"라고 말하면서, 음식이 고르지 않고 찾기 힘들 때 장기적으로 가장 좋은 해결책은 많은 수의 개인들 사이에 정보를 공유해야한다는 것을 의미합니다. 꿀벌들이 꽃 패치의 위치를 ​​공유 하듯이 언젠가는 음식을 발견하고 밤새 정보를 공유하는 새들은 하루 하루 유사한 정보를 얻게됩니다. 많은 수의 새가 닭장에 가담하지만 음식이 가장 희박 할 때이는 아이디어에 대한 제한된 지원을 제공하는 것처럼 보이지만 전반적인 가설을 적절하게 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.대화

저자 정보

A. Jamie Wood, 수석 강사, 생물학 및 수학과, 뉴욕 대학 생태학 선임 강사 인 콜린 비 알 (Colin Beale) 뉴욕 대학

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