Картирование перемещений птиц и зверей

Большинство видов животных — обитателей суши, моря или воздуха — мигрирует. Киты, лосось, певчие птицы и бабочки ежегодно преодолевают тысячи километров между местами размножения и кормёжки.

Теория и лабораторные эксперименты предполагают, что массовая миграция может помогать животным находить путь. Считается, что путешествующие вместе существа объединяют множество индивидуальных оценок направления от членов группы, по сути используя «мудрость толпы».

Такова гипотеза. Однако проверить её непросто. Сложность отслеживания индивидуальных траекторий животных, путешествующих группами в дикой природе, оставляет доступные данные скудными.

«Технологии вот-вот изменят это», — говорит научный сотрудник SFI Омидьяр Эндрю Бердал. Он получил грант Национального научного фонда (NSF) на использование беспилотных летательных аппаратов для изучения стада карибу во время его перехода с летней территории на острове Виктория за Полярным кругом на зимние угодья в материковой Канаде.

Стадо Долфин-Юнион, мигрирующая популяция тундровых карибу на севере Канады, «является отличным тестовым случаем для коллективной навигации, поскольку они ежегодно сталкиваются с уникальной навигационной задачей, пересекая опасные ледяные мосты», — говорит Бердал, имея в виду осень, когда стадо собирается на берегу и выходит на недавно замёрзший лёд, чтобы пересечь пролив Долфин-энд-Юнион шириной более 30 километров.

«Идея заключается в использовании беспилотных летательных аппаратов — дронов — для съёмки животных сверху, а затем применении программного обеспечения компьютерного зрения для отслеживания особей», — объясняет он. Получив траекторию каждого животного в группе, он сможет вывести правила взаимодействия между особями и изучить, как эти правила масштабируются до функционирования группы.

Его интересуют различия в том, как размер группы влияет на скорость пересечения и успешность, а также различается ли социальное взаимодействие животных на льду и вне его. Бердал предполагает, что большие группы могут действовать как распределённый сенсорный массив для обнаружения градиентов окружающей среды — в данном случае толщины льда — или что особи используют социальную информацию о том, где другие уже перешли, при выборе пути.