동물들이 땅과 공기를 번갈아 냄새를 맡는 전략을 사용하여 냄새를 추적합니 다.

이 연구는 동물들 사이에서 잘 알려지지 않았지만 일반적인 행동을 설명하는 데 도움이 되며 먹이를 찾는 포유류가 냄새가 공기와 땅을 따라 이동하는 방식에 대한 물리학을 이용한다는 것을 보여줍니다.

대부분의 사람들은 공기를 킁킁거리기 위해 뒷다리로 서 있는 토끼나 땅과 공기의 킁킁킁거림 사이를 번갈아 가며 하는 토끼를 보는 데 익숙합니다. 그러나 동물이 이러한 행동을 하는 이유를 해독하는 것은 과학자들에게 어려운 일입니다.

“우리는 동물이 이러한 행동을 하는 이유를 더 잘 이해하기 위해 바람과 땅에서 냄새가 전달되는 방식에 대해 우리가 알고 있는 것을 사용했습니다”라고 공동 연구 저자인 Nicola Rigolli, 기계 학습 제노아 센터, 토목 화학부 이탈리아 제노바대학교 환경공학과. “그런 다음 우리는 기계 학습 기술을 사용하여 냄새의 근원을 찾기 위한 최적의 전략을 식별했습니다.”

그들의 실험에서 팀은 난기류 환경에서 냄새가 어떻게 움직이는지에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 만들었습니다. 그런 다음 그들은 동물이 냄새를 추적하기 위해 취할 수 있는 다양한 접근 방식의 장단점을 모델링했습니다. 이 모델은 냄새를 추적하는 데 걸리는 시간을 최소화하도록 설계된 컴퓨터 시뮬레이션 동물이 냄새를 찾기 위해 공기를 킁킁거리거나 지면을 따라 던지는 것을 번갈아 가며 수행한다는 것을 보여줍니다.

동물이 냄새의 바람 방향에서 멀리 떨어져 있을 때, 그들은 공중에서 먼 냄새를 잡을 가능성이 더 높기 때문에 더 자주 냄새를 맡으려고 멈추고 일어설 것입니다. 냄새의 근원에 가까워지면 동물은 땅을 따라 더 자주 코를 킁킁 거리고 공기를 덜 자주 킁킁거리기 위해 잠시 멈춥니다.

“공기 중 냄새는 땅을 따라 흐르는 냄새보다 드물고 추적하기 어렵지만 더 빠르고 더 먼 거리로 이동합니다. 따라서 땅 근처나 공중에서 냄새를 맡는 것의 이점은 냄새의 근원에서 동물의 거리에 따라 다릅니다”라고 설명합니다. 공동 리드 작가 Gautam Reddy. Reddy는 매사추세츠 주 케임브리지에 있는 하버드 대학교의 NSF-Simons Center for Mathematical and Statistical Analysis of Biology에서 박사후 연구원으로 연구를 수행했습니다.

팀의 발견은 잠재적인 먹이 공급원을 추적하면서 몸을 다른 높이로 움직이는 것처럼 보이는 게 또는 연체동물과 같은 바다 생물에도 적용될 수 있습니다. 그러나 저자들은 모델이 실생활의 단순화된 버전이라고 경고했습니다. 동물 행동에 영향을 줄 수 있는 모든 가능한 변수를 고려하지는 않습니다. 예를 들어, 동물은 컴퓨터보다 정보를 기억하는 능력이 더 제한적일 수 있으며 기억력 제한이 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

수석 저자인 Massimo Vergassola는 “우리의 결과가 다른 과학자들이 실제 환경에서 이러한 행동에 대해 더 많이 배우는 데 도움이 될 수 있는 개, 설치류 및 수생 동물에 대한 실험을 수행하도록 영감을 주기를 바랍니다.”라고 결론지었습니다. Vergassola는 처음에는 샌디에이고에 있는 캘리포니아 대학에서 물리학 교수로 일하면서 연구를 주도했고, 그 다음에는 파리 소르본 대학에 있는 Laboratoire de physique de l’École Normale Supérieure에서 동료 선임 저자인 Agnese Seminara와 공동으로 연구를 주도했습니다. 제노바 대학의 유체 역학 교수.

스토리 출처:

재료 에 의해 제공 이라이프. 참고: 콘텐츠는 스타일과 길이에 따라 편집될 수 있습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/08/220823095527.htm