サミュエル・ファビアン
強力なハエは空気力学的な曲芸師で、獲物を探して障害物を避け、飛行中に高速で小さな昆虫を捕まえることができます。 科学者たちは、一粒の砂と同等の脳を持っているにもかかわらず、泥棒ハエがどのようにこの素晴らしい偉業を管理するかを詳しく見ました。 によると 新しい紙 Journal of Experimental Biologyで発表されたこのハエは、2つの異なるフィードバックベースのナビゲーション戦略を組み合わせています。 1つは、視野が明確になったときに餌を傍受することに関するものであり、もう1つは、パリが飛行経路の障害物をバイパスできるようにすることです。
ロボット工学の課題の1つは、乱雑な環境を探索するためのロボットを設計する方法です。 人間や他の動物は毎日本能的に治療できます。 著者によると、多くのロボットシステムは、信号を送信するために音（音波検出器）またはレーザーを使用してから反射を検出する一種の経路計画に依存しています。 その後、そのデータを使用して周辺の地図を作成できます。
しかし、単純な視覚信号（すなわち、「反応的方法」）を使用する場合と比較して、経路計画はエネルギー使用の点で高価なアプローチです。 人間や他の動物は、標的の位置、速度、その他の詳細に関する洗練された指導や特定の知識を必要としません。 私たちは単にリアルタイムで私たちの環境のすべての関連刺激に反応します。 したがって、生物学的システムに基づく探索行動アルゴリズムを考案することは、ロボット工学者にとって大きな関心事である。
過去の研究では、ショウジョウバエとハトを含む様々な種の人間だけでなく、雑然とした環境を処理する能力に焦点を当てていました。 「しかし、このような場合、障害物回避は唯一の目標でした」と著者は書いた。 「障害物の周りを探索することは、特定の場所が標的として機能するときには困難です。なぜなら、障害物に対する嫌悪が探索目標とバランスを取る必要があるからです」。
そのため、ロンドンインペリアルカレッジのバイオテクノロジーであるサミュエルファビアンとミネソタ大学の3人の共同研究者たちは、略奪的なパリを利用して実験をすることにしました。Holocephala fusca）を試験対象とする。 強さハエは、獲物を捕獲する非常に予測可能な遮断経路のために選択された。 また、小さなサイズと比較的速い動作（ほとんどの飛行は1秒未満持続）は「最小の計算努力で速い反応が必要です」と著者は書いた。
ファビアン et al。 パリの狩猟行動を鷹、鷹、現代誘導ミサイルの狩猟行動に例えてください。 強盗ハエは通常、空がよく見える場所にあり、狩りをしています。 強盗ハエが潜在的な餌を見つけて追跡を開始したら、ハエは餌を傍受し、道に沿って間違った枝のような障害物を避けるためにナビゲートする必要があります。
強力なハエは、プーリーとステッピングモーターを備えた透明な釣り糸に沿って引っ張られる小さな銀色の反射ビーズの形をした移動ターゲットを示しました。 「パリは本当に近くにあっても、それが本当の餌ではないことを知りませんでした」 ファビアンが言った。 「何か十分小さければ、一般的に食べ物だと思うようです」
フレームにも障害物がありました。 黒色のアクリル塗料で塗られたアセテートバー（薄いバージョン（２．５ｃｍ）または厚いバージョン（５ｃｍ））をターゲット経路の真下に置いた。 著者は、「バーの正確な位置とパリの初期の軌跡は、物体が飛行経路の障害物になったかどうか、目標物を選別するかどうかを決定しました」と書いた。
研究者は、最も自然な行動を得るために、現場の条件ですべての飛行を記録しました。 次に、彼らは障害物がある場所で動くビーズを追う26の盗賊ハエをデジタルで再構築しました。 頭上の装備を操縦することは、パリを驚かせる傾向があったため、この26の飛行は、飛行するのではなく周辺に装置が設置されているため、扇形に残っていたパリを表します。
結果：障害物がない場合、強盗ハエは、餌を傍受し、捕獲するためにアクセス中にビーズに対して同じ視線を維持しました。 細いまたは太い黒いバーが短時間（0.1秒未満）の間に視野を部分的に覆うと、ハエは障害物を避けるために回避を開始し、傍受するためにコースに戻ります。 時々、ハエはバーが視野を覆わない場合でも、黒いバーに反応して方向を変えました。 そして、研究者がパリの視野を0.1秒以上選ぶと、パリは傍受を完全に放棄します。
ファビアン 他。 彼らは、強力なハエが標準的なブロック戦略と組み合わせた単純な障害物回避戦略を使用していると結論付けました。 「障害物が視野からどんどん大きくなれば、早くなるほど遠くなる」 ファビアンは言った。 ハエは、障害物が視野から遠ざかり始めると、ブロック軌道に戻ります。 「目標物に焦点を合わせても、周囲の環境に注意を払っています。」
これは、「障害物の回避が、距離、サイズ、または速度に関する絶対的な知識を必要としない単純なフィードバック法則の産物である可能性があることを示しています」と著者は書いています。 戦略。 もちろん、これは限られた数の現場試験に基づいており、チームは今後さらに多くの試験を実施したいと考えています。
DOI：実験生物学ジャーナル、2022年。 10.1242/jeb.243568 （DOI情報）。
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