鱼群能够完成复杂、协调的动作，而不会相互碰撞。它们齐头并进，但不会跟随领头鱼。为了尝试理解集体动物行为的复杂性，来自东北大学的研究人员开发了一种基于视觉线索模拟鱼类群体运动的模型。该模型结合了鱼类关注附近快速移动的鱼类的倾向，揭示了动态鱼类群居背后的机制。
“鱼的视角很广，可以发现鱼群中的许多其他鱼，”Susumu Ito 解释道，“然而，最近的一项实验发现，每条鱼都会从几个目标中选择一条鱼并追踪其运动。这是选择性决策的一个绝佳例子。”
关注鱼群中的每一条鱼需要处理大量的信息。就像我们只关注一页文本中的单词一样，鱼可以关注决定其下一步行动的最突出的目标。虽然直接游在前面的鱼似乎是最好的选择，但实际上，稍微偏向侧面的鱼往往会引起注意。
伊藤和他的团队构建了一个将视觉注意力考虑在内的模型，以阐明选择性视觉互动在一大群鱼中的作用。它结合了视网膜神经节细胞的特点，这些细胞优先向更近、移动更快的目标发射信号。然后，视觉注意力被引导到最强信号的方向。只有处于视觉注意力聚光灯下的鱼才能影响单个鱼的运动。
研究团队利用数值模拟发现，当一条鱼跟随三个连续游动的目标时，它往往会被左侧或右侧的目标吸引，因为它们的表观尺寸较大。从后面直接看，一条面朝前方的细长鱼看起来比一条露出较长轮廓的鱼小得多。这些结果复制了之前实验中看到的选择性跟踪运动。
此外，该模型还再现了鱼群的各种集体形态：旋转涡流、直线、随机和转弯。在转弯形态中，鱼反复在直线和旋转运动之间交替，从而使鱼群动态地重塑自身。
“在蝗虫和苍蝇身上也观察到了选择性追踪行为”，伊藤补充道。“我们希望将来能将该模型扩展到各种生物的群体运动。该模型的三维版本也许能够解释被称为饵球的巨大鱼群的形成。”
该研究的详细信息于 2024 年 7 月 23 日发表在PNAS Nexus杂志上。
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