이상한 행동은 물고기가 수영 방향과 속도를 추정하는 데 도움이 된다고 시뮬 레이션이 보여줍니다.

걸을 때 인도를 내려다보는 것처럼 물고기가 헤엄칠 때 아래를 내려다보는 것처럼 노스웨스턴 대학이 주도하는 국제 협력의 새로운 연구가 확인되었습니다.

이 연구는 zebrafish의 두뇌, 기본 환경 및 공간적으로 변하는 수영 행동의 시뮬레이션을 하나의 계산 모델로 결합한 최초의 연구입니다. 이 모델을 분석함으로써 연구원들은 앞으로 수영하면서 아래를 내려다보는 이 특이한 행동이 조류를 거슬러 헤엄칠 때와 같이 물고기가 스스로 안정되도록 진화한 적응 행동이라는 결론을 내렸습니다.

물이 움직일 때 물고기는 움직이는 개울에 휩쓸려가는 것이 아니라 제자리에 머물기 위해 끊임없이 자기 안정화를 시도합니다. 다른 물고기, 식물 또는 파편에 초점을 맞추면 물고기가 움직이는 것처럼 잘못된 감각을 줄 수 있습니다. 그러나 그 아래의 안정적인 강바닥은 물고기에게 수영 방향과 속도에 대한 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.

노스웨스턴의 엠마 알렉산더(Emma Alexander)는 “움직이지 않는 기차에 앉아 있는 것과 비슷하다. 옆에 있는 기차가 역에서 멀어지기 시작하면 당신도 움직이고 있다고 생각하도록 속일 수 있다”고 말했다. 공부하다. “다른 기차의 시각적 신호는 너무 강해서 다른 모든 감각이 당신이 가만히 앉아 있다고 말하고 있다는 사실을 무시합니다. 그것은 바로 우리가 물고기에 대해 연구하고 있는 현상입니다. 위에는 오해의 소지가 있는 동작 신호가 많이 있습니다. 그러나 가장 풍부하고 신뢰할 수 있는 신호는 강 바닥에서 오는 것입니다.”

이 연구는 저널에 11월 2일 게재될 예정입니다. 현재 생물학.

Alexander는 그녀가 Bio Inspired Vision Lab을 운영하는 Northwestern의 McCormick 공과 대학의 컴퓨터 과학 조교수입니다.

‘원본으로 돌아가기’

연구를 수행하기 위해 Alexander와 그녀의 동료들은 잘 연구된 모델 유기체인 zebrafish에 초점을 맞췄습니다. 그러나 많은 실험실에 제브라피쉬로 가득 찬 탱크가 있지만 팀은 인도에 있는 물고기의 고유 환경에 초점을 맞추고 싶었습니다.

“최근 물고기가 위의 움직임보다 아래의 움직임에 더 강하게 반응한다는 사실이 발견되었습니다. 우리는 그 미스터리를 파헤치고 그 이유를 이해하고 싶었습니다.”라고 Alexander가 설명했습니다. “우리가 연구하는 많은 제브라피시가 실험실 탱크에서 자라지만, 그들의 고유 서식지가 두뇌와 행동의 진화를 형성했기 때문에 유기체가 발달한 맥락을 조사하기 위해 근원으로 돌아가야 했습니다.”

카메라 장비로 무장한 팀은 인도 전역의 7개 사이트를 방문하여 제브라피쉬가 자연적으로 서식하는 얕은 강의 비디오 데이터를 수집했습니다. 현장 팀은 방수 다이빙 케이스 안에 360도 카메라를 넣어 원격으로 제어되는 로봇 팔에 부착했습니다. 그런 다음 그들은 로봇 팔을 사용하여 카메라를 물에 빠뜨리고 이리저리 움직였습니다.

“물고기의 눈이 있어야 할 곳에 눈을 놓을 수 있게 해주었기 때문에 물고기가 보는 것을 보고 있는 것입니다.”라고 Alexander가 말했습니다. “비디오 데이터에서 우리는 시뮬레이션된 물고기가 실제 환경을 통해 임의로 움직이는 가상 시나리오를 모델링할 수 있었습니다.”

‘날 기다려!’

실험실로 돌아와서 팀은 LED 공 안에서 zebrafish의 움직임도 추적했습니다. 물고기는 시야가 넓기 때문에 사람들처럼 주위를 둘러보기 위해 눈을 움직일 필요가 없습니다. 그래서 연구원들은 조명을 가로질러 운동 자극을 하고 물고기의 반응을 관찰했습니다. 수조 바닥에 패턴이 나타났을 때 물고기는 움직이는 패턴과 함께 헤엄쳤습니다. 이는 물고기가 아래를 보는 것으로부터 시각적 신호를 받고 있다는 더 많은 증거입니다.

“움직이는 줄무늬가 있는 비디오를 재생하면 물고기가 줄무늬를 따라 이동합니다.”라고 Alexander가 말했습니다. “‘나를 기다려!’라고 말하는 것과 같습니다. 행동 실험에서 꼬리의 박동을 세었는데 꼬리를 흔들면 흔들수록 움직이는 줄무늬를 따라가고 싶어했습니다.”

그런 다음 팀은 비디오에서 데이터를 추출하고 모션 신호가 물고기의 두뇌로 인코딩되는 방식의 데이터와 결합했습니다. 그들은 광학 흐름(또는 눈이나 카메라 렌즈를 가로지르는 세상의 움직임)을 연구하는 데 사용되는 두 가지 기존 알고리즘에 데이터 세트를 제공했습니다.

궁극적으로 그들은 야생과 실험실의 두 시나리오 모두에서 제브라피쉬가 앞으로 헤엄칠 때 아래를 내려다보는 것을 발견했습니다. 연구원들은 물고기가 주변의 움직임을 이해하기 위해 아래를 내려다본 다음 헤엄쳐서 휩쓸리는 것을 방지하기 위해 헤엄친다고 결론지었습니다.

연구의 계산 부분을 주도한 Alexander는 “사실상 이것이 적응적 행동임을 보여주는 시뮬레이션으로 모든 것을 연결했습니다.”라고 말했습니다. “수면은 끊임없이 움직이고 다른 물고기와 식물은 지나가고 있습니다. 물고기는 그 정보를 생략하고 아래의 정보에 집중하는 것이 좋습니다. 강바닥은 질감이 많기 때문에 물고기는 추적할 수 있는 강한 특징을 보고 있습니다.”

더 나은 로봇 만들기

이 정보는 물고기의 행동에 대한 통찰력을 제공할 뿐만 아니라 인공 시각 시스템 및 정교한 생체 영감 로봇을 위한 설계에도 정보를 제공할 수 있습니다.

Alexander는 “물고기에서 영감을 받은 로봇을 만들고 해부학을 보고 있으면 ‘눈이 옆으로 향하고 있으므로 카메라를 옆으로 가리킬 것’이라고 생각할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “그러나 눈은 여러 작업의 균형을 맞추기 때문에 옆으로 가리키고 있는 것으로 나타났습니다. 우리는 그것이 타협이기 때문에 눈이 옆으로 가리키고 있다고 생각합니다. 그들은 사냥을 하기 위해 위쪽을, 수영을 하기 위해 아래쪽을 바라봅니다.”

“제브라피쉬의 자연 서식지에서의 광학 흐름은 시각적 자기 모션 추정에서 공간적 편향을 지원합니다”라는 연구는 휴먼 프론티어 과학 프로그램 Young Investigator 보조금(HSFP RGY0079), 국립 보건원(보조금 번호 NIH EY003176)의 지원을 받았습니다. 및 Werner Reichardt 통합 신경과학 센터(수여 번호 EXC307).

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221102110539.htm