Биофизики смоделировали тактики совместной охоты в любых средах
Венгерские ученые построили и испытали самую подробную модель совместной охоты сухопутных, летающих и водоплавающих хищников.
Совместная охота широко распространена среди млекопитающих, птиц, рыб и насекомых. При этом ее результат слабо зависит от физической силы: как правило, хищники уступают добыче в скорости, однако даже гепард — самое быстрое животное на планете — охотится парами. Рост числа преследователей также не повышает вероятность успеха: снижать объем пропитания могут не только небольшие (менее трех особей), но и чрезмерно крупные (свыше десяти особей) группы. Поэтому более важными представляются тактики, которые используют стороны. Известно, что основной реакцией на нападение в дикой природе служит бегство, а многие хищники, например львы и афалины, стремятся окружить жертву. При наличии препятствий или иных сдерживающих факторов, последняя, в свою очередь, не может полагаться на скорость и вынуждена маневрировать.
Подобные маневры, в частности, характерны для оленей и зайцев: при сокращении дистанции хищником они совершают резкий поворот. В течение нескольких секунд после этого атакующий, из-за инерции, продолжает движение по прежней траектории, и для корректировки маршрута ему требуются дополнительные время и усилие. Схожим образом действуют внезапные зигзагообразные и петлеобразные перемещения. Изучение таких тактик ограничено большим числом переменных: существующие модели совместной охоты не позволяют оценить влияние многих факторов среды, например шума и инерции. Кроме того, они описывают поведение животных только в двухмерном пространстве, что затрудняет исследование охоты в воздухе и воде. Чтобы восполнить пробел, авторы новой работы создали симулятор для моделирования охоты в двух- и трехмерном пространстве.
Помимо инерции и шума алгоритм учитывал временную задержку в обработке информации мозгом животных. По условиям моделирования, на небольшой арене несколько «хищников» притягивались к одной «жертве» по мере сближения с ней, при этом сохраняя между собой дистанцию. Исходя из расстояния до нападающих «жертва» выбирала оптимальную траекторию побега, а в случае невозможности — останавливалась. В качестве переменной также выступал уровень субъективной безопасности добычи: так, на большем удалении от «хищников» она замедлялась, что соответствует поведению обычных животных. Продолжительность каждой сессии составила 600 секунд — это также согласуется со средним показателем реальной охоты. В рамках моделирования двухмерного пространства роль особей выполняли окружности, а трехмерного — сферы разного цвета.
Расчеты показали, что наиболее оптимальной на суше (в двухмерном пространстве) является группа из двух, а в воздухе или воде — из пяти преследователей. Любопытно, что лучшие результаты продемонстрировали группы с нечетным количеством хищников. По-видимому, это связано с геометрией: четное число нападающих повышает риск бреши при попытке окружить жертву, которой последняя может воспользоваться для побега. Как и в дикой природе, моделирование подтвердило преимущества зигзагообразных маневров, особенно в случае, когда хищнику требуется больше времени на обработку информации. В будущем ученые намерены уточнить полученные выводы, моделируя поведение животных с помощью алгоритмов машинного обучения. Данные могут лечь в основу тренировок беспилотных летательных аппаратов.
Статья опубликована в The New Journal of Physics.
Ранее зоолог российского происхождения впервые показал, что змеи способны на координированную охоту.
Telegram 
Дзен 
VK 
