Os gafanhotos do deserto seguem regras de movimento inesperadas

Cerca de uma vez por década, milhões de gafanhotos juvenis se acumulam nos desertos da África Oriental e começam a marchando pelo continente. As regras de como esses insetos se movem em enxames foram principalmente embrulhados, ou assim Iain Couzin do Instituto de Comportamento Animal Max Planck, Alemanha e seus colegas pensaram. Em novos experimentos com gafanhotos imersos em um ambiente de realidade digital (VR), a equipe descobriu que os modelos clássicos de comportamento coletivo não poderiam explicar o comportamento de marcha para gafanhotos (1). Em vez disso, period necessário outro modelo. “Não tínhamos ideia de que separaríamos nossa compreensão desses sistemas”, diz Couzin. “Pensamos em replicar o resultado antigo e talvez encontrar algo novo sobre isso.”

O modelo tradicional de comportamento coletivo é o modelo Vicsek, que marca seu 30º aniversário este ano. Nesse modelo, os indivíduos são tratados como partículas pontuais que têm alguma direção preferida de movimento. Uma suposição -chave é que cada indivíduo interage com seus vizinhos mais próximos – sentindo suas instruções – e depois usa essa “amostragem de direção” para escolher de que maneira se mover. O alinhamento entre os indivíduos aumenta à medida que a densidade do grupo aumenta. Com base no modelo Vicsek, um enxame de gafanhotos deve existir em um dos dois estados-um estado desordenado de baixa densidade e um ordenado de alta densidade. E Couzin tinha visto esse jogo em experimentos de laboratório de gaust, ou assim ele pensou.

Colocando gafanhotos em uma pista round para insetos, ele e seus colegas pensaram que observaram uma transição do distúrbio para a ordem do transpirar à medida que aumentavam a densidade de gafanhotos no sistema. Olhando para trás agora para os dados, Couzin tem suas dúvidas. “Coisas que pensamos que vimos não estavam lá”, diz ele. Uma reanálise dos dados indica nenhuma evidência da transição de densidade que eles achavam que haviam visto.

Como parte de seu novo estudo, Couzin e sua equipe seguiram gafanhotos marchando pelos desertos do Quênia. Nesses experimentos de campo, a equipe modificou os sentidos de alguns dos gafanhotos, para que eles não pudessem cheirar ou não pudessem ver corretamente. Esses gafanhotos modificados foram marcados com cores identificáveis ​​e foram devolvidos aos enxames de marcha.

Os gafanhotos sem o olfato marcharam na mesma direção que os gafanhotos não modificados, mas os gafanhotos completamente cegos moviam -se em direções aleatórias. Esse movimento aleatório fez com que os gafanhotos esbarrassem em seus vizinhos, mas na maioria dos casos essas colisões não forneceram orientação direcional aos gafanhotos cegos, mesmo quando a densidade do enxame estava alta. Os resultados motivaram a equipe a observar mais de perto as dicas visuais que afetam o movimento de gafanhotos.

Após os experimentos de campo, Couzin e seus colegas estabeleceram um ambiente de VR no laboratório com um único gafanhoto actual marchando em uma multidão de gafanhotos virtuais cuja densidade variou de 1 a 64 gafanhotos por m². Em um teste, a equipe apresentou o gafanhoto actual com dois grupos separados de gafanhotos virtuais, ambos marchando na mesma direção. Em vez de se alinhar a esse movimento uniforme – como previsto no modelo Vicsek – o gafanhotos actual moveu -se ortogonal para o fluxo até que ele se imerisse em um enxame ou outro. Essa resposta não-Vicsek não mostrou dependência da densidade.

Apesar dessas discrepâncias, outros pesquisadores não estão prontos para jogar fora a estrutura tradicional. “Ninguém esperaria que o modelo Vicsek descrevesse essas situações com precisão”, diz Alexandre Solon, que estuda Matéria Ativa na Universidade de Sorbonne, França. Ele diz que o modelo Vicsek é baseado em suposições simplificadas e apenas descreve propriedades universais, mas pode prever a transição para o movimento coletivo em muitos casos. Solon não se surpreende que o comportamento de um gafanhotos voltados para estímulos complexos exigiriam um modelo mais detalhado, como é o caso de pássaros e outros animais.

Suraj Shankar, que estuda matéria ativa na Universidade de Michigan, concorda que o modelo Vicsek visa descrever fenômenos genéricos, não comportamentos específicos. Mas isso não tira as novas descobertas. “É uma bela demonstração das complexidades adicionais que podem surgir quando as interações são comportamentais, sociais e cognitivas, necessitando de uma revisão de nossos modelos simples de aglomeração”, diz ele. “Aqui, aprendendo como um modelo simples está errado, talvez possamos fazer melhor agora para torná -lo útil.

Para explicar suas observações, Couzin e seus colegas consideraram uma estrutura cognitiva na qual os neurônios no cérebro de um gafanhoto são representados como um anel de giros. Quando a informação entra – como a posição de outro indivíduo -, excita os giros. Por exemplo, se o gafanhoto vir outro gafanhoto à sua direita, os giros no lado direito do cérebro ficarão animados. Se um terceiro gafanhoto aparecer à frente, as rodadas correspondentes na frente do cérebro também ficarão empolgadas.

Para decidir seu curso de ação, o gafanhotos basicamente aumenta as rodadas próximas e se transfer na direção da excitação mais forte. “Não há informações sobre o alinhamento e nenhuma informação sobre movimento, são apenas as posições dos outros a qualquer momento e a atividade elétrica que é produzida no cérebro”. Como observado no laboratório, o modelo prevê que o movimento coordenado pode ocorrer mesmo em baixas densidades.

Agora que os pesquisadores têm um modelo que se encaixa nos dados, eles esperam poder fazer melhores previsões sobre onde e quando enxames de gafanhotos se moverão. Eles planejam ampliar experimentos no laboratório para 10.000 indivíduos e realizar mais experimentos no campo.

E pode haver mais a aprender com os ambientes virtuais. “Ter ferramentas de RV que permitem testar cuidadosamente as interações podem, como este estudo demonstraram, ser muito poderosas e fornecer novas idéias difíceis (se não impossíveis) de obter em experimentos de campo”, diz Christina Kurzthaler, uma pesquisadora ativa do Instituto Max Planck para a física de sistemas complexos na Alemanha. Ela acrescenta que a inclusão de processos de tomada de decisão em modelos de matéria ativa, como couzin e colegas, é uma abordagem promissora que “pode ​​levar a uma nova física rica e padrões de movimento coletivo”.

–Katherine Wright

Katherine Wright é a vice -editora de Revista de Física.

Artigos recentes

Mais artigos