基于机器人的研究提供了对捕食者-猎物相互作用的洞察

研究人员最近通过传递熵的信息论概念对各种过程有了深入的了解。今天，科学家可以解释耦合的动力系统，如大脑中的功能连接模式和全球气候模式。来自纽约大学布鲁克林机械和航空航天工程系的研究人员发现，这种方法对于促进我们对动物行为的理解有很大的希望，特别是在捕食者-猎物相互作用方面。

由纽约大学教授Maurizio Porfiri领导的研究小组提出了一项基于机器人的研究，以控制捕食者-猎物互动中的信息流，并测试转移熵在试图理解系统的因果影响时的有效性。他们本周在AIP出版社的《混沌》杂志上报道了他们的发现。

具体来说，研究小组研究了斑马鱼的行为反应，它受到引起恐惧的机器人的刺激，模仿了红虎奥斯卡鱼的形态生理。他们对机器人威胁进行编程，使其沿着特定的轨迹开始，并建立受控的单向信息流。这种相互作用中捕食者的运动与猎物的反应无关。

“从社区的角度来看，真正重要的是能够将机器人和电力系统结合起来，解决动物行为中的问题，”Porfiri说。

正如研究人员所预期的那样，转移熵可以隔离基于实验观察的因果关系，他们可以显示从刺激到斑马鱼的单向信息流。

研究小组在基于受控机器人的设置中扩大了传递熵的验证，研究了斑马鱼与活的赤虎奥斯卡鱼的相互作用(对斑马鱼的反应是不可控的)。与基于机器人的交互不同，转移熵不会在存在活体捕食者的情况下过度识别信息流的方向。因此，斑马鱼不仅受捕食者的影响，而且捕食者对斑马鱼的反应也是双向的。

“我们可以从原始数据中了解到，一旦捕食者和猎物相互存在，它们就会改变行为，”Porfiri说。

为了给观察到的信息流差异提供一些生物学依据，Porfiri和他的团队研究了捕食者对猎物存在的特定反应。虽然他们的实验装置不能完全复制红虎奥斯卡鱼的栖息地，但他们观察到了在野外观察到的基本行为反应，验证了鱼类天生的捕猎本能仍然在其反应中发挥了作用。

虽然对猎物和捕食者的行为有了更多的了解，但研究人员已经证明了转移熵在寻找因果过程中的有效性，这在科学和工程上具有重要意义。从机器人可以帮助我们理解物种如何共享和使用信息的许多潜在方式来看，这尤其有趣。

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