Sheffield Üniversitesi’nden bilim insanları arıların nasıl duvarlara çarpmaktan kaçındığını simüle eden bir bilgisayar modeli geliştirdiler. Bu modelin otonom robot sistemlerinin geliştirilmesinde çığır açacağı düşünülüyor. Bilgisayar bilimlerinden araştırmacılar arıların çevredeki hareketi gözlemlemek için nasıl bir görüş kullanarak, çarpışmalardan kaçındıklarını gösteren bir bilgisayar modeli geliştirdiler.
Arılar uçuşlarını kontrol etmek için etraflarındaki sanal dünyanın hareket hızını( ya da optik akış) kontrol etmekteler, fakat bunu nasıl yaptıkları bilinmiyordu. Böcek beyninde bulunan nöral bağlantılar sadece hareketin yönünü belirtse de, hızını belirtmiyordu.
Bu araştırmada hareket-yön belirleyen ağların aynı zamanda hareket-hızı da tespit edebileceği öneriliyor ki, bu arıların uçuşu kontrol etmesi yönünden oldukça hayati önem taşıyor.
“Bal arıları mükemmel pilot ve kaşifler, beyinlerinde sadece 1 milyon nöron olmasına rağmen, bu görevlerde görüşlerini geniş çaplı olarak kullanabiliyorlar,” diyor araştırmanın baş yazarı Dr. Cope .“Arıların duvarlardan nasıl kaçındığını anlamak için, hangi bilgiyi kullanarak yönlendiklerini bilmek, navigasyon ve yönlenme için daha verimli algoritmaların geliştirilmesine bir adım daha yaklaşmamızı sağlıyor. Böylece otonom uçan robotların performansını büyük ölçüde arttırabiliriz,” diyor.
Projenin baş araştırmacısı James Marshall şöyle ekliyor: “Bu nedenle camlara geldiğinde arıların kafası karışıyor, çünkü camlar şeffaf olduğundan arılar cama yaklaştığında optik akış alamıyorlar.”
Araştırmacılar bu araştırma ile arılar bu bilgiyi kullanarak nasıl yönlendiğini ve görevleri çözdüğünü araştırıyor.
Kaynak : ScienceDaily
Araştırma Referansı :
- Alex J. Cope, Chelsea Sabo, Kevin Gurney, Eleni Vasilaki, James A. R. Marshall. A Model for an Angular Velocity-Tuned Motion Detector Accounting for Deviations in the Corridor-Centering Response of the Bee. PLOS Computational Biology, 2016; 12 (5): e1004887 DOI:10.1371/journal.pcbi.1004887
2 Yorum