Птицы одного полёта... следят за семью соседями, чтобы держаться вместе
Наблюдать за тем, как стая из тысяч скворцов поднимается в небо, — зрелище захватывающее. Когда стая меняет направление, это похоже на роение железных опилок, управляемое невидимым магнитом в небе.
Исследователи из Принстонского университета раскрыли ключевую математическую закономерность, стоящую за этим волшебством. Профессор Наоми Леонард и её коллеги в сотрудничестве с итальянскими физиками обнаружили, что стайные скворцы находят оптимальный баланс между работой по реакции на социальные сигналы соседей и необходимостью экономить энергию. Этот компромисс даёт особое число: семь. Когда скворцы координируются со своими семью ближайшими соседями, они формируют характерные стаи с наименьшими усилиями.
Это открытие важно не только для разгадки тайн скоординированных движений животных, но и для робототехники, где инженеры стремятся повторить природную эффективность в координации действий множества агентов в неопределённой среде.
«В стае из 1200 птиц очевидно, что не каждая птица сможет отслеживать остальных 1199, поэтому ключевой вопрос: "кто за кем следит?"», — сказала Леонард.
Результаты были опубликованы 31 января в журнале Public Library of Science-Computational Biology.
Скоординированный полёт
Команда Принстона сотрудничала с физиками Андреа Каванья и Ирен Джардиной из Италии, которые ранее определили семь как важное число для стай скворцов. Итальянская команда годами снимала видео стай скворцов над вокзалом в Риме, используя несколько камер.
Обработав более 400 кадров, они смогли определить позиции и скорости каждой птицы. Они показали, что вместо отслеживания всех соседей в определённом радиусе, каждая птица отслеживает и реагирует на конечное число ближайших соседей — семь в случае скворцов.
Затем аспирант Джордж Янг и Леонард использовали эти данные для создания математической модели. Модель учитывала стоимость для птиц в виде возрастающей неопределённости и затрат энергии при отслеживании большего числа соседей. Цель состояла в том, чтобы понять, насколько хорошо птицы могут координироваться при минимальных затратах для каждой особи.
Анализ показал, что для эффективности стаи оптимальное число соседей, на которых должна обращать внимание птица, равно семи — ровно столько, сколько и происходит в природе.
«Скворцовая» геометрия
Янг и Леонард также проанализировали, как форма стаи влияет на её эффективность.
«Учёные обнаружили, что эти птичьи стаи — не листы, не сферы и не кубы, а скорее пушистые блинчики, толщиной в несколько птиц», — пояснила Леонард.
Смоделировав стаи с более разнообразной формой, они обнаружили, что оптимальное число семь зависит не от количества птиц в стае, а от её геометрии — а именно от толщины.
Анализ подтвердил, что форма «блинчика» лучше всего подходит для эффективного преодоления неопределённости. Более тонкий слой был не так эффективен, а более толстая, сферическая форма не была необходима для улучшения работы стаи.
Уроки природы
Одна из целей изучения правил групповой динамики животных — улучшить проектирование поведения роев роботов. Мобильные рои роботов (подводные, наземные или воздушные) имеют множество применений, например, мониторинг опасных сред или совместные спасательные операции.
Леонард и Янг стремятся использовать биологические идеи для создания сетей роботов, которые работают лучше, чем сумма отдельных роботов, наследуя эффективность и универсальность, наблюдаемые в группах животных. Они уже создали алгоритм, позволяющий роботам в группе настраивать, с какими другими роботами они взаимодействуют, тем самым повышая производительность группы.