Indywidualnie szpak europejski nie jest niczym niezwykłym. Jest to mały, gęsty ptak o ciemnym upierzeniu i ostrym, spiczastym dziobie. Widziałeś je. Są praktycznie wszędzie. W samej Ameryce Północnej jest ich ponad 200 milionów. Śpiewają swoje krótkie piosenki i są uciążliwe zarówno dla ogrodników-amatorów, jak i pełnoetatowych rolników.
Jednak jako zespół ulegają transformacji.
W locie, w stadach, których liczebność może sięgać setek tysięcy, stają się zupełnie innym stworzeniem. Spotkanie dzwoniących ptaków zapiera dech w piersiach. To pulsująca, planująca, żyjąca całość. Wydaje się łamać prawa natury, jednocześnie je definiując.
Obserwowanie takiej gromady oznacza na własnej skórze doświadczenie mocy i tajemnicy świata przyrody.
„Myślę, że główną emocją jest poczucie podziwu” – mówi Mario Pesendorfer, badacz ze stopniem doktora w Instytucie Ekologii Leśnej Uniwersytetu Zasobów Naturalnych i Nauk Stosowanych w Wiedniu. „Skala przestrzenna czegoś, co porusza się bardzo szybko – czego zupełnie nie jesteśmy w stanie zrobić – oraz wizualne wzorce, które powstają, gdy wiele osób robi to samo… naprawdę nas fascynują”.
Dla naukowców takich jak Pesendorfer skupiska nawoływających ptaków są czymś więcej niż tylko inspiracją. Wzbudzają ciekawość. Zachęcają także naukowców do zrozumienia, w jaki sposób zwierzęta działające w grupach – takie jak ptaki, pszczoły i ryby – mogą poprawić nasze życie.
Sekrety stad nawołujących ptaków
W latach trzydziestych XX wieku znany ornitolog Edmund Selous zaproponował, że ptaki poruszające się w stadach wykorzystują rodzaj telepatii do komunikowania swoich zamiarów lotu. „Muszą myśleć zbiorowo, jednocześnie… przebłysk wielu mózgów” – napisał w swojej książce Think-Transference (or What?) in Birds.
Z biegiem lat przekonaliśmy się, że nie do końca było to prawdą. W latach pięćdziesiątych naukowcy badający owady, ryby i inne zbiorowe zachowania zwierząt zasugerowali, że ruch grupowy był raczej oszałamiająco szybką reakcją na inne jednostki w szkole, szkole lub roju. To nie jest wrodzona umiejętność czytania w myślach. I nie jest to polecenie od lidera grupy.
Jest to „szybkie przekazywanie lokalnych reakcji behawioralnych sąsiadom”, jak napisali autorzy artykułu z 2015 roku opublikowanego w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences.
„Istnieją dwa sposoby wywoływania zachowań w dużych grupach” – mówi Pesendorfer. “Możesz mieć kontrolę odgórną, gdzie istnieje jakiś rodzaj przywództwa lub jakiś mechanizm odgórny. Pomyśl o koncercie rockowym. Masz gwiazdę rocka z przodu, a ona zaczyna klaskać i cały stadion zaczyna klaskać. “
„Ale te stada ptaków wołających tak naprawdę organizują się samoczynnie” – mówi. “Oznacza to, że to małe zasady zachowania jednostek przekładają się na dużą grupę. Aby zrozumieć to zachowanie, musimy przejść od skali lokalnej – co robi jednostka, jakich zasad przestrzega? – do skali globalnej; jaki jest wynik?
W 2013 roku inżynierka mechanika i inżynierka lotnictwa i kosmonautyki z Princeton nawiązała współpracę z włoskimi fizykami, badając skupiska ptaków nawoływających. „W stadzie liczącym 1200 ptaków jasne jest, że nie każdy ptak będzie w stanie wyśledzić pozostałe 1199 ptaków” – powiedziała wówczas Naomi Leonard, inżynier z Princeton. „Ważne pytanie brzmi więc: «Kto kogo obserwuje?»”
Aby się tego dowiedzieć, włoscy fizycy wykorzystali ponad 400 zdjęć z kilku filmów. Nakreślili położenie i prędkość ptaków w trakcie roju. Na tej podstawie zbudowali model matematyczny, który określał optymalną liczbę osobników tego samego gatunku do wyśledzenia dla każdego ptaka.
Okazuje się, że magiczna liczba to siedem: każdy ptak obserwuje swoich siedmiu najbliższych sąsiadów i ignoruje wszystkich pozostałych. Kiedy wszystkie te małe grupy po siedem osób dotykały innych osób i grupy po siedem osób, zwroty akcji szybko się rozprzestrzeniały. I z tego wynika ruch całej gromady. Wyniki naukowców opublikowano w czasopiśmie PLOS Computational Biology w styczniu 2013 r.
Trzy rzeczy pod kontrolą
Chociaż wydaje się to skoordynowane na dużą skalę, poszczególne ptaki dbają tylko o trzy aspekty swojego lotu i lotu innych zwierząt wokół nich. Czynniki te zostały opisane na różne sposoby, ale wszystkie są bardzo podobne. Według Pesendorfera są to:
- Strefa Przyciągania : „Oznacza to, że w tym obszarze przesuniesz się w stronę następnej osoby.”
- Strefa odepchnięcia : „Oznacza to, że nie wlecisz na jego pas, w przeciwnym razie obaj upadniecie”.
- Wyrównanie kąta : „Musisz więc w pewnym sensie podążać w kierunku [ptasiego sąsiada]”.
„W zależności od tego, jak zmienisz te trzy parametry” – mówi Pesendorfer – „możesz uzyskać wszystko, od beczkowatych piłek baseballowych, które widzisz u ryb oceanicznych, przez pozornie luźne (luźne) roje owadów, po wysoce zorganizowane roje ryb i skupiska śpiewających ptaków. Wszystko mieści się w tych trzech małych parametrach”.
Naukowcy uważają, że ptaki te gromadzą się w stadach przede wszystkim po to, aby zmylić i odstraszyć drapieżniki. Robią to ze względu na dużą liczebność stada, hałas jaki wydaje takie stado oraz jego ruch. W skupiskach ptaków nawołujących może również dochodzić do komunikacji między ptakami. Na przykład wskazanie dobrych źródeł pożywienia. Chociaż niektórzy badacze uważają, że kolejnym powodem powstawania klastrów może być zwykłe oszczędzanie ciepła.
Najbardziej zdumiewające dla zwykłych śmiertelników może być to, że ptaki te reagują tak szybko. I robią to w takiej synchronizacji. Jeśli nie natychmiast, to w ciągu kilku machnięć skrzydłem ptaka. Poruszają się niemal jak jeden mąż, swego rodzaju krok w krok. Lub, że tak powiem, huśtawka w nodze.
Jak?
„Ptaki mają znacznie wyższą rozdzielczość czasową niż my” – mówi Pesendorfer. Oznacza to, że ptaki odbierają pewne informacje z otoczenia i przetwarzają je znacznie szybciej niż ludzie. „Widzą znacznie szybciej niż my”.
Poza niebem: jak stada szpaków zmieniają technologię
Model „Boids” z 1986 roku zmienił sposób, w jaki myślimy o ruchu. Craig Reynolds, informatyk, który studiował w Massachusetts Institute of Technology (MIT), stworzył program symulujący zachowanie szkolne ptaków i zachowanie ryb. To nie był tylko kod. To był rysunek życia.
Ten kod trafił prosto do Hollywood. Być może widzieliście go w filmie Powrót Batmana (1992). Tim Burton wykorzystał algorytmy Reynoldsa do stworzenia rojów nietoperzy. Animacja wyglądała realistycznie, bo opierała się na prostych zasadach. Każdy „ptak” zareagował na swoich sąsiadów. Brak centralnego sterowania. Tylko reakcja.
Ale niebo może nas czegoś nauczyć. W szczególności morowanie.
George Young, główny autor badania grupy Leonarda na Uniwersytecie Princeton, dostrzegł potencjał w 2013 roku. Powiedział uniwersytetowi, że biologia jest kluczem do stworzenia lepszej robotyki. Musimy zrozumieć, które miary zachowania grupy zwierząt sprawdzają się najlepiej. Następnie stosujemy te metryki do responsywnego zachowania robotów.
Rezultaty widać już na niebie nad nami.
Obserwatorium Las Cumbres obsługuje 22 teleskopy automatyczne. Znajdują się one w siedmiu lokalizacjach na całym świecie. Koordynują swoje działania jako jeden organizm. System ten nazywany jest astronomią szeregów czasowych. Oznacza to, że obserwujemy zmiany kosmosu. Nie w formie statycznych obrazów. W ruchu.
„Kiedy spojrzymy na cały obraz w miarę jego rozwoju, możemy dowiedzieć się więcej, zrobić to szybciej i radykalnie zwiększyć naszą wiedzę na temat sił rządzących wszechświatem”.
To przypomina szpaki. Stado zauważa drapieżnika. Stado robi unik. Sieć przetrwa.
Z Central Parku do Kodeksu
Ironia ma charakter historyczny. Cała populacja szpaków amerykańskich wywodzi się od około 100 ptaków wypuszczonych w Central Parku na początku lat 90. XIX wieku. Zrobili to fani Szekspira. Chcieli, żeby Ameryka miała każdy ptak, o którym wspomniał Bard.
Inspiracją do tej inwazji była „Henryk IV, część 1”. Postać mówi, że nauczy szpaka mówić tylko „Mortimer”. Aby utrzymać swój gniew w ruchu.
Dziś ten gniew jest nieruchomy. Ptak żyje. A jej zachowanie jest zakodowane.
Instytut Wyss na Harvardzie wskazuje na robotykę rojową. W tym obszarze wykorzystywane są dane dotyczące szpaków. Aplikacje są złożone, ale istotne. Szukaj i ratuj. Budowa. Rehabilitacja ekologiczna. Zastosowania medyczne. Wyobraź sobie maleńkie drony wchodzące do ciała. Roją się wokół guza. Działają jak jeden.
Zastosowania wojskowe są oczywiste. Mikrodrony wystrzelone z myśliwców. Rój może pokonać obronę lub sporządzić mapę obszaru szybciej niż pojedyncza sonda.
Potem jest droga. Samochody autonomiczne współpracują ze sobą. Nie tylko unikanie się nawzajem. Wzajemne przewidywanie działań. Zmniejszenie zatorów, działając jak płyn. Nawilżanie wykonane z metalu i szkła.
Pesendorfer zauważa lukę. Ludzie mają złożone procesy decyzyjne. Myślimy za dużo. Szpaki tego nie robią. Skalują proste zasady do złożonych zachowań.
„Te modele pomagają nam zrozumieć tego typu wzorce” – mówi Pesendorfer.
Nie jesteśmy przyzwyczajeni do patrzenia na proste procesy decyzyjne o dużej skali. Zakładamy, że złożoność wymaga złożonego mózgu. Jesteśmy w błędzie.
Praktyczne aspekty zachowania stada
Jeśli chcesz powtórzyć tę skuteczność, musisz wiedzieć, gdzie szukać. I kiedy.
Czym właściwie jest moiracja?
Jest to skoordynowane zachowanie stadne szpaków. Mówimy o grupach kilkuset. Albo tysiące. Albo miliony. Ruch pojawia się jako pojedyncza, zmieniająca kształt masa. To jest płynne. Na pierwszy rzut oka jest chaotyczny, ale uporządkowany według danych.
Kiedy zobaczę cumujące szpaki?
Czas jest wszystkim. Sezon: zima. Szczególnie pomiędzy październikiem a marcem. Szczyt przypada na grudzień i styczeń. Ptaki zbierają się, żeby się ogrzać. Gromadzą się również, aby zmylić drapieżniki. Ale dla technologa jest to kopalnia danych.
Jaki jest cel moczenia?
Bezpieczeństwo. To jest główny sterownik. Drapieżniki atakują mocno. Jednego ptaka łatwo złapać. Wirująca chmura nie. Ogromna liczba liczb myli wektor ataku. To jest strategia defensywna. Ale to także termoregulacja. Po zgrupowaniu wytwarzają ciepło.
Oglądamy je, aby dowiedzieć się, jak budować lepsze systemy. Nie tylko teleskopy. Nie tylko samochody. Ale także systemy, które się dostosowują. Które reagują. Które przetrwają bez dowódcy.
Starling nie dba o twój algorytm. Dba tylko o ptaka obok niego. I w tej prostocie odnajdujemy naszą przyszłość.
