基于機器人的研究提供了對捕食者 - 獵物相互作用的洞察力

研究人員最近通過傳遞熵的信息理論概念獲得了對各種過程的深入理解。今天，科學家們能夠解釋耦合動力系統，如大腦中的功能性連接模式和全球氣候模式。來自紐約大學布魯克林機械和航空航天工程系的研究人員發現，這種方法對于推動我們對動物行為的理解有很大希望，特別是與捕食者 - 獵物相互作用有關。

由紐約大學教授Maurizio Porfiri領導的研究小組提出了一項基于機器人的研究，以控制捕食者 - 獵物相互作用中的信息流，并在試圖理解系統的因果影響時測試轉移熵的有效性。他們本周在AIP出版社的Chaos雜志上報道了他們的發現。

具體而言，研究小組研究了斑馬魚的行為反應，這種斑馬魚受到引發恐懼的機器人刺激，模仿紅虎奧斯卡魚的形態生理學。他們對機器人威脅進行編程，以沿特定軌跡致動，建立受控的單向信息流。這種相互作用中的捕食者運動與獵物的反應無關。

“從社區的角度來看，真正重要的是能夠合并機器人和動力系統來解決動物行為中的問題，”Porfiri說。

正如研究人員所預期的那樣，轉移熵能夠隔離實驗觀察所依據的因果關系，并且它們能夠顯示從刺激到斑馬魚的單向信息流。

研究小組在基于受控機器人的設置中擴展了對傳遞熵的驗證，研究了斑馬魚和活紅虎奧斯卡魚(它們對斑馬魚的反應無法控制)之間的相互作用。與基于機器人的交互不同，轉移熵不會過度識別在活捕食者存在的情況下的信息流方向。因此，不僅斑馬魚受捕食者的影響，而且捕食者對斑馬魚的反應也是雙向的。

“我們能夠從原始數據中了解到，一旦彼此存在，捕食者和獵物都會改變他們的行為，”Porfiri說。

為了為觀察到的信息流差異提供一些生物學基礎，Porfiri和他的小組研究了捕食者對獵物存在的反應的具體反應。盡管他們的實驗裝置無法完全復制紅虎奧斯卡魚的棲息地，但他們觀察到在野外觀察到的基本行為反應，驗證了魚的自然狩獵本能仍然在其反應中起作用。

雖然關于獵物和捕食者的行為還有更多的了解，但研究人員證明了轉移熵在發現因果過程中的有效性，這在科學和工程中具有重要意義。從機器人技術可以幫助我們了解物種如何共享和使用信息的許多潛在方式來看，這一點尤為有趣。