Özet: Bulgular, öngörülemeyen bir şekilde davranmanın, yırtıcı hayvanlarla karşılaştıklarında hayvanların hayatta kalmasına yardımcı olduğuna dair uzun süredir devam eden görüşe meydan okuyor.
Kaynak: Bristol Üniversitesi
Bristol Üniversitesi’ndeki bilim adamları, avcıların avlarının düzensiz davranışlarını av sırasında kendilerini uyarlayarak nasıl aştığını gösterdi.
Bilimsel dergide bugün yayınlanan çalışma, PNASöngörülemeyen bir şekilde davranmanın hayvanların yırtıcı hayvanlarla karşılaştığında hayatta kalmasına yardımcı olduğuna dair sağlam teoriye meydan okuyor.
Hayvanlar alemindeki birçok av türü, bir avcıdan doğrudan kaçmak yerine, şaşırtıcı derecede geniş bir yön aralığında kaçmayı tercih ediyor. Bilim adamları uzun zamandır bu öngörülemezliğin, avcıların avın bir sonraki hamlesini tahmin etmelerini sağlayarak yakalanmaktan kaçınmalarına yardımcı olduğundan şüpheleniyorlardı.
Bristol Biyolojik Bilimler Okulu’ndan araştırmacılar, gerçek yırtıcı balıkların (mavi acara çiklitlerinin) robotik avlara nasıl saldırdığını inceleyerek bu fikri deneysel olarak test edebildiler. Yeni araştırma, öngörülemeyen kaçış taktiklerinin av için faydalı olduğunu doğrulamak yerine, yırtıcıların kendi davranışlarını esnek bir şekilde ayarlayarak bu stratejiyi etkisiz hale getirebileceğini öne sürüyor.
Yırtıcılardan saklanan birçok gerçek av gibi, robotik av da her deneye hareketsiz başladı ve sonunda çiklit avcısı çok yakına geldiğinde kaçmaya başladı. Ancak gerçek bir avdan farklı olarak kaçış yönleri önceden programlanabilirdi.
Bu anahtar tasarım özelliği, araştırmacıların, avcılarla bir dizi etkileşim üzerinden avın kaçış yönünün ne kadar tahmin edilebilir olduğunu değiştirmelerini sağladı.
Baş yazar Dr Andrew Szopa-Comley şöyle açıkladı: “Robotik avı kullanmak, bireysel yırtıcılara iki av kaçış stratejisinden birini sunmamıza izin verdi: yırtıcı ile bir etkileşimden diğerine defalarca aynı yönde kaçan ‘öngörülebilir’ av veya ‘ Rastgele yönlere kaçan öngörülemeyen bir av.”
Öngörülebilir bir avla karşılaşan yırtıcılar, yaklaşma hızlarını avın kaçış yönüne göre ayarladılar, av doğrudan onlardan uzaklaşırken daha hızlı ve av yanlara kaçıyorsa daha yavaş gidiyorlardı.
Bu ayarlama, av kaçmaya başlamadan önce gerçekleşti, bu da avcıların önceki etkileşim deneyimlerine dayanarak avın davranışını tahmin edebildiklerini düşündürdü.
Buna karşılık, öngörülemeyen bir avla karşı karşıya kalan yırtıcı bireyler, yaklaşma hızlarını avın kaçış açısına uyacak şekilde ayarlamadılar.
Ve yine de şaşırtıcı bir şekilde, bütün bir takip süresi boyunca, öngörülemeyen avlarla karşı karşıya kalan avcılar, tahmin edilebilir avları avlayanlar kadar iyi performans gösterdiler.
Avın muhtemel kaçış yönü hakkında güvenilir bilgiden yoksun olmalarına rağmen, öngörülemeyen bir avla karşı karşıya kalan avcılar, takibin sonraki aşamalarında daha fazla hızlanarak telafi edebildiler.
Kıdemli yazar Dr Christos Ioannou, Davranışsal Ekoloji Doçenti: “Sonuçlarımız, çalışmamızdaki yırtıcıların, öngörülemeyen şekilde davranan avlarla yüzleşmenin olası olumsuz yönlerinin üstesinden gelebildiğini gösteriyor. Avın bakış açısından bu, öngörülemeyen davranışların başlangıçta düşünüldüğü kadar faydalı olup olmadığı sorusunu gündeme getiriyor.”
Bu bulgular, av kaçış davranışının evrimi için potansiyel olarak önemlidir. Karşı uyum sağlama kapasitesi de dahil olmak üzere avcının davranışsal özelliklerinin, öngörülemez olmanın av için faydalı olup olmadığını belirlemede çok önemli olabileceğini öne sürüyorlar.
Dr Szopa-Comley şunları ekledi: “Araştırmamızın kilit mesajlarından biri, yırtıcıların davranışlarını, avın hayatta kalma stratejilerinin başarısı için dramatik sonuçlara yol açabilecek şekilde dinamik olarak ayarlama yeteneğine sahip olmalarıdır.”
Bu robotik ve davranışsal sinirbilim araştırma haberleri hakkında
Ayrıca bakınız
Soyut
Duyarlı robotik av, avcıların kaçış taktiklerinde öngörülebilirliğe nasıl uyum sağladığını ortaya koyuyor
Hayatta kalma şanslarını artırmak için, av, avcılardan kaçarken genellikle öngörülemeyen davranışlar sergiler. Bununla birlikte, avcıların bu tür taktiklere tepkisi ve dolayısıyla etkinliği bilinmemektedir.
Yaklaşan bir balık avcısından (mavi akara, Andinoacara çok güzel) gerçek zamanlı bilgisayar görüşü ve avın hareketlerini mıknatıslar aracılığıyla kontrol eden iki tekerlekli robotlar kullanarak. Bu, avın ilk kaçış yönünü ve aynı bireysel avcı ile ardışık denemeler arasında ne kadar öngörülebilir olduğunu manipüle etmemize izin verdi.
Öngörülebilir bir ava tekrar tekrar maruz kaldıklarında, avcılar av kaçmaya başlamadan önce davranışlarını ayarladılar: doğrudan kaçmak için programlanan ava, dar bir açıyla kaçan ava göre daha hızlı yaklaştılar. Bu daha hızlı yaklaşma hızları, sonraki takip aşamasında bu tür avları yakalamak için gereken daha uzun süreyi telafi etti.
Buna karşılık, öngörülemeyen avlara saldırırken, avcılar ara yaklaşma hızlarını benimsediler ve avın kaçış açısına duyarlı değillerdi, bunun yerine takip sırasında daha fazla hızlanma gösterdiler.
Toplu olarak, bu davranışsal tepkiler, avın tahmin edilebilirliğinin avı yakalamak için geçen süre üzerinde net bir etkisi olmamasına neden oldu; bu, öngörülemeyen kaçış davranışının, başlangıçta düşünülenden daha az durumda av için avantajlı olabileceğini düşündürdü.
Yakalama sürelerini en aza indirmek yerine, çalışmamızdaki yırtıcılar, av yakalama sırasında yeterli bir performans seviyesini sürdürmek için davranışlarını ayarlıyor gibi görünüyor.
Kaynak ve İleri Okuma: https://neurosciencenews.com/robotics-predator-behavior-20762/