Почему кровососущих мух привлекают синие ловушки: ответ нашли с помощью ИИ

Кровососущие мухи, такие как мухи цеце и слепни, наносят болезненные укусы и распространяют заболевания среди людей и животных. Для контроля их популяций разрабатываются эффективные ловушки, которые традиционно делают синими, так как полевые исследования десятилетиями показывали особую привлекательность этого цвета для таких мух. Однако причина этого оставалась неясной, учитывая редкость синих объектов в природе.

Существовали две основные гипотезы:

1. Синие поверхности могут напоминать мухам затенённые места для отдыха (тени имеют синеватый оттенок).
2. Синий цвет может содержать визуальные сигналы, которые мухи используют для обнаружения животных на фоне листвы.

Проверить эти гипотезы сложно, потому что мухи воспринимают цвет иначе, чем люди. Если у человека три типа фоторецепторов (синий, зелёный, красный), то у высших мух, включая цеце и слепней, их пять, чувствительных к УФ, синему и зелёному свету.

Применение искусственного интеллекта

В исследовании эту проблему решили с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС) — формы машинного обучения, вдохновлённой структурой нервных систем. Сети обучали на смоделированных сигналах фоторецепторов мухи, которые та получает, глядя на животных или фон из листвы в свету и в тени. Задача ИНС состояла в том, чтобы научиться отличать животных от листьев, а затенённые объекты — от освещённых.

Обучившись, сети должны были найти самый эффективный способ обработки визуальной информации, который, как ожидалось, будет иметь свойства, схожие с механизмами, evolved в реальной нервной системе мух. Затем учёные проверили, классифицируют ли ИНС синие ловушки как животных или как затенённые поверхности.

Результат: цвет, а не тень

Искусственные нейронные сети успешно научились решать обе задачи, но разными способами:

• Тень определялась по яркости — чем темнее стимул, тем вероятнее, что он в тени. Цвет при этом не использовался.
• Животных определяли по соотношению сигналов синих и зелёных фоторецепторов. Большая относительная сила синего сигнала по сравнению с зелёным указывала на животное, а не на лист.

Когда сети предъявили сигналы от синих ловушек, результат был однозначен: ловушки никогда не принимались за тень, но часто ошибочно классифицировались как животные.

Хотя ИНС — не реальные мухи и не точные модели их нервной системы, они демонстрируют наиболее эффективный способ обработки визуальных сигналов мухи для распознавания естественных стимулов. Эволюция, вероятно, использовала сходные принципы.

Вывод: лучший способ определить тень для мухи — использовать яркость, а не синеву. А лучший способ найти животное — использовать синеву (соотношение синего и зелёного). Именно этот механизм сильно стимулируется синими ловушками, что объясняет их привлекательность для голодных мух. Дополнительным доказательством служат полевые наблюдения: мухи цеце, садящиеся на цветные ловушки, обычно сильно голодны.

Практическое значение

Понимание сенсорных сигналов и поведения, заставляющих мух попадать в ловушки, позволяет инженерам создавать более эффективные средства контроля. Уже есть успехи в разработке таких ловушек для мух цеце.

Более эффективные ловушки помогут минимизировать воздействие кровососущих мух на здоровье и благополучие людей и животных, бороться с опасными болезнями вроде сонной болезни и защищать от укусов.