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生物研究：蜘蛛——形態計算大師
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生物研究：蜘蛛——形態計算大師
圖片來源：Pixabay
根據發表在《皇家學會界麵》（Journal of the Royal Society Interface）雜誌上的一項研究，蜘蛛的每一條腿都相當於一台半自動“計算機”，附帶的傳感器能夠解讀環境的實時變化，並根據不同環境觸發對應的動作。這種自主性有助於蛛形綱動物在腦力消耗最小的條件下快速紡出完美的蛛網。負責這項研究的科學家對此進行了模擬，他們意外地發現，利用極其簡單的規則就能控製這套複雜的行為係統——這種方式或許最終能夠應用到機器人上。
牛津大學生物學家弗裏茨·沃爾拉特（Fritz Vollrath，這項研究的第一作者）指出：“本文對於研究和測試有關下一代機器人的新想法或許十分重要，因為蜘蛛的築網行為是深入研究這類問題的最佳範例。”
圖片來源：Pixabay
研究是圍繞著“形態計算”（morphological computation）展開的，這是指一個功能不依賴於大腦指令而是由身體某部分編碼控製。類似的例子還有人類的膝跳反射以及走路的動作。沃爾拉特解釋說：“基本上這類行為都存在一條捷徑，大腦不知道下層正在發生什麽。”這種外包的模式免除了大腦親自監管經過演化或練習獲得的一係列標準化操作。
出於相同的原因，機器人學家也希望使用形態計算，以節省算力和時間。但是，目前深入探索自然界中這種現象的研究卻寥寥無幾。沃爾拉特說，蜘蛛是填補這類實驗空缺的理想對象——除了蛛網的幾何變化容易辨識以外，蜘蛛的腿在折斷後也能再生。
圖片來源：Pixabay
沃爾拉特和奧爾胡斯大學的計算機科學家蒂埃莫·克林克（Thiemo Krink）等人共同拍攝了8隻花園十字蜘蛛的運動，並將相關運動數字化。這些蜘蛛十分特別，每隻都在特定位置長著部分再生的半長腿。與擁有8條完整長度蛛腿的蜘蛛相比，這些蜘蛛築網的速度和完成度基本一致。研究者認為，如果在築網過程中通過大腦的計算能力彌補了腿長帶來的問題，他們應該能觀察到可以測量的微小延遲。相反，研究表明，蜘蛛的腿雖然接收了來自大腦的基礎指令，但會根據傳感器接收的局部信號調整自身的移動。這些傳感器包括自身的毛發和身體表麵的狹縫。
通過研究蜘蛛短腿和長腿的不同動作，研究人員還推斷出了蜘蛛在築網時通過移動測量角度和長度的基本規則。利用編程模擬出的蜘蛛，研究人員還測試了這套規則。沃爾拉特表示，下一步將製作一隻蜘蛛機器人。
意大利聖安娜先進科學院的生物學家塞西莉婭·拉斯基（Cecilia Laschi，並未參與這項研究）評價說：“這項工作非常有趣，它既告訴了我們更多有關蜘蛛的問題，也介紹了形態計算的問題。像此類基礎研究能帶來的偉大創新永遠是難以預料的。”
撰文：雷切爾·努維爾（Rachel Nuwer）
翻譯：董子晨曦
文章來源：環球科學
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根據發表在《皇家學會界麵》（Journal of the Royal Society Interface）雜誌上的一項研究，蜘蛛的每一條腿都相當於一台半自動“計算機”，附帶的傳感器能夠解讀環境的實時變化，並根據不同環境觸發對應的動作。這種自主性有助於蛛形綱動物在腦力消耗最小的條件下快速紡出完美的蛛網。負責這項研究的科學家對此進行了模擬，他們意外地發現，利用極其簡單的規則就能控製這套複雜的行為係統——這種方式或許最終能夠應用到機器人上。
牛津大學生物學家弗裏茨·沃爾拉特（Fritz Vollrath，這項研究的第一作者）指出：“本文對於研究和測試有關下一代機器人的新想法或許十分重要，因為蜘蛛的築網行為是深入研究這類問題的最佳範例。”
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出於相同的原因，機器人學家也希望使用形態計算，以節省算力和時間。但是，目前深入探索自然界中這種現象的研究卻寥寥無幾。沃爾拉特說，蜘蛛是填補這類實驗空缺的理想對象——除了蛛網的幾何變化容易辨識以外，蜘蛛的腿在折斷後也能再生。
圖片來源：Pixabay
沃爾拉特和奧爾胡斯大學的計算機科學家蒂埃莫·克林克（Thiemo Krink）等人共同拍攝了8隻花園十字蜘蛛的運動，並將相關運動數字化。這些蜘蛛十分特別，每隻都在特定位置長著部分再生的半長腿。與擁有8條完整長度蛛腿的蜘蛛相比，這些蜘蛛築網的速度和完成度基本一致。研究者認為，如果在築網過程中通過大腦的計算能力彌補了腿長帶來的問題，他們應該能觀察到可以測量的微小延遲。相反，研究表明，蜘蛛的腿雖然接收了來自大腦的基礎指令，但會根據傳感器接收的局部信號調整自身的移動。這些傳感器包括自身的毛發和身體表麵的狹縫。
通過研究蜘蛛短腿和長腿的不同動作，研究人員還推斷出了蜘蛛在築網時通過移動測量角度和長度的基本規則。利用編程模擬出的蜘蛛，研究人員還測試了這套規則。沃爾拉特表示，下一步將製作一隻蜘蛛機器人。
意大利聖安娜先進科學院的生物學家塞西莉婭·拉斯基（Cecilia Laschi，並未參與這項研究）評價說：“這項工作非常有趣，它既告訴了我們更多有關蜘蛛的問題，也介紹了形態計算的問題。像此類基礎研究能帶來的偉大創新永遠是難以預料的。”
撰文：雷切爾·努維爾（Rachel Nuwer）
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