Может ли летучая мышь поймать добычу в зеркале? Робот раскрыл навыки охоты летучей мыши

Учёные создали робота, чтобы объяснить, как тропическая летучая мышь обнаруживает насекомых, сидящих на листьях, с помощью эхолокации — сложного поведения, требующего от охотящейся мыши точных, мгновенных решений.

В исследовании, опубликованном в Journal of Experimental Biology, биолог из Смитсоновского института тропических исследований (STRI) объединил усилия с двумя инженерами-робототехниками из Университета Цинциннати и Университета Антверпена, чтобы впервые дать правдоподобное объяснение, как обыкновенная большеухая летучая мышь (Micronycteris microtis) может эффективно определить, находится ли на листе неподвижное насекомое в густом подлеске тропического леса, используя только звук.

Соавтор Инга Гейпел, научный сотрудник STRI, ранее предположила, что M. microtis обнаруживает неподвижную добычу, сканируя листья звуком под углом, подобно тому, как человек смотрит на зеркало сбоку, и прислушиваясь к эху, указывающему на присутствие добычи. Если лист пуст, звук отразится от него и уйдёт от мыши, и она не услышит эха. Если на листе есть добыча, большая часть эха отразится от мыши, но часть отскочит от добычи и вернётся к мыши, сигнализируя об обнаружении пищи.

Однако теория Гейпел предполагает, что для определения правильного угла подлёта к листу мышь сначала должна знать ориентацию и положение каждого листа. Такие измерения потребовали бы значительных затрат времени и энергии. Поэтому исследователи предположили, что мыши могут фокусироваться на интересных листьях, просто используя стабильность эха, исходящего от сидящей на них добычи.

Использование робота для моделирования поведения при поиске пищи

Чтобы смоделировать гипотетическую технику охоты летучих мышей, команда построила робота, запрограммированного излучать ультразвуковые сигналы и следовать за эхом от картонных листьев — без измерения их размера или ориентации. Робот случайным образом исследовал набор таких модельных листьев, один из которых был с искусственной стрекозой, пока не обнаруживал эхо, и двигался в его направлении. Если эхо становилось слишком слабым (что в природе указывало бы на пустой лист), робот двигался дальше.

Используя этот алгоритм, робот смог отличить листья с моделью стрекозы от пустых. Он успешно обнаруживал стрекозу в 98% случаев и ошибочно сигнализировал о наличии добычи на пустых листьях только в 18% случаев.

При сканировании листьев робот собирал данные, демонстрирующие, как он делает различие:

• Если лист был пуст, громкость эха резко возрастала и падала по мере приближения робота к гладкой поверхности листа под разными углами.
• Занятый лист производил стабильное эхо независимо от угла, поскольку трёхмерное насекомое отражало эхо во многих направлениях.

Робот был наиболее точен при приближении к листу под теми углами, под которыми эти мыши обычно подлетают к листьям в природе. Эта модель демонстрирует, что летучие мыши могут обнаруживать добычу, используя лист как зеркало, без необходимости сначала определять положение и ориентацию листа.

Полученные данные расширяют понимание того, как M. microtis и другие летучие мыши, ловящие добычу с поверхностей, могут так эффективно добывать пищу. Метод, которым они сканируют листья в поисках добычи, потенциально может помочь в разработке новых систем SONAR для использования в сельском хозяйстве, например, для обнаружения плодов на деревьях или вредителей на посевах.