Дослідники створили роботизовану кажана, щоб розкрити секрети того, як справжні кажани полюють у повній темряві за допомогою ехолокації. Дослідження, нещодавно опубліковане в Journal of Experimental Biology, підтверджує давню гіпотезу про те, як кажани ефективно ідентифікують здобич, заховану в листі, навіть у густих джунглях. Цей прорив дає цінну інформацію про сенсорну систему, яка радикально відрізняється від людського зору.
Імітація природної точності
Кажани використовують ехолокацію, видаючи високочастотні клацання та інтерпретуючи відображені луни, щоб створити звукову «картину» свого оточення. Це схоже на те, як автономні транспортні засоби використовують LiDAR, але кажани досягають цього з дивовижною простотою: лише два вуха та рот. Вчені знали це вже давно, але точні механізми залишалися неясними, особливо те, як кажани уникають перенавантаження луною в захаращених місцях існування.
Щоб зрозуміти це, команда під керівництвом дослідниці кажанів Інги Гейпель створила роботизовану кажана. Робот імітує траєкторію польоту справжніх кажанів, випромінюючи імпульси сонара, щоб перевірити, як вони виявляють, чи є здобич на листі. Експеримент показав, що кажанам не потрібно обчислювати точний кут кожного листка; вони просто відфільтровують сильні, постійні відлуння. Якщо на листі є здобич, відбитий сигнал сильніший, що вказує на потенційну їжу.
Дизайн і результати роботи
Роботизований кажан складається з ехолота і бінауральних мікрофонів, встановлених на лінійній траєкторії, що імітує політ. Робот протестував надруковане на 3D листя з штучною жертвою (бабками) і без неї. Результати були вражаючими: робот виявляв здобич у 98% випадків, тоді як помилково ідентифікував здобич на порожньому листі лише в 18% випадків. Це підтверджує, що кажани покладаються на силу відлуння, а не на точні кутові розрахунки.
«Поведінкові експерименти вже показали, як ці кажани можуть вирішити проблему пошуку здобичі в листі, але ми хотіли знати, чи достатньо цього пояснення, щоб така поведінка спрацювала», — пояснив Дітер Вандерельст, співавтор дослідження.
Вихід за рамки досліджень: розширення технологій, натхненних Bat
Це дослідження спирається на попередні спроби відтворити поведінку кажанів у робототехніці. У 2017 році інженери створили Robat, колісного робота, який переміщувався виключно за допомогою ехолокації, а в 2015 році вчені розробили Bat Bot із махаючими крилами, що змінюють форму. Однак команда Гейпеля зосередилася на функціональності, а не на естетиці, віддаючи пріоритет точності даних.
У майбутньому дослідники планують застосувати цей метод до інших видів кажанів і вивчити, як вони розрізняють види здобичі. Дослідження підкреслює, що ми тільки почали розуміти кажанів, але знання, отримані за допомогою моделей роботів, виявилися безцінними.
Це дослідження демонструє, що навіть у складних умовах прості, але ефективні біологічні стратегії можуть процвітати. Роботизований кажан не тільки підтверджує наукові гіпотези, але й відкриває нові можливості для біомімікрії в робототехніці та сенсорних технологіях.
