科学家改写了蝗虫成群的规则

最近发表在《科学》杂志上的一项研究发现，集体行为的经典模型无法解释驱动沙漠蝗虫群的机制，沙漠蝗虫群是一种影响全球数百万人生活的生态现象。这项研究为支撑集体运动的认知和感觉机制提供了新的视角，挑战了动物行为领域长期以来的信念

沙漠蝗虫是一种臭名昭著的圣经害虫，是自然界中最大的昆虫群之一，由于其对粮食安全的影响，估计会威胁到十分之一的人的生计。当不会飞的幼体聚集并开始齐步行进时，群体就开始了。了解这些鼠疫昆虫如何协调其运动对于开发基于证据的控制至关重要，例如预测蜂群运动。此外，揭示个体间相互作用的本质是更广泛地理解集体运动如何在社会动物物种中出现的关键

几十年来，从理论物理学中借用的一个原理——将个体视为“自推进粒子”——一直被用来模拟动物的集体运动。与磁铁等物理系统中的粒子类似，这一假设假设动物积极地相互对齐。然而，与磁铁不同，这些“粒子”一直在运动。这些模型表明，即使个体只与当地邻居对齐，也会出现大规模的连贯运动，大量个体朝着同一方向移动

长期以来的假设还指出，动物之间的密度是从非相干运动（个体在随机方向上移动）转变为相干大规模集体运动的决定性因素。当足够多的动物聚集在一个空间中时，它们被预测会自发地从无序的群体运动转变为有序的群体运动。这一预测后来似乎得到了大型蝗虫群实验室实验的证实，从而加强了这些经典模型的主张

通过结合2020年东非蝗虫爆发期间的实地考察、实验室研究、虚拟现实实验和对过去数据的重新评估，康斯坦茨大学卓越集群“集体行为”的研究人员得出结论，控制蝗虫群集体运动的行为机制无法用这些经典模型来解释。他们的发现挑战了人们认为动物群体中会出现集体运动的传统观点

该研究的资深作者Iain Couzin教授说：“推断移动动物群体中的相互作用机制是出了名的困难。”他指出，“在复杂的相互作用中，个体既会影响他人的行为，也会受到他人行为的影响。”

为了克服这一挑战，康斯坦茨团队利用沉浸式3D虚拟现实，使他们能够研究自由移动的蝗虫如何与计算机生成的“全息”虚拟群体相互作用。第一作者Sercan Sayin博士补充道：“这种方法使我们能够严格测试关于是什么驱动了它们的行为的假设，这在自然群体中是不可能的。”

虚拟现实提供的视觉信息的精确控制意味着研究人员可以确定蝗虫是如何将感官输入转化为运动决策的。与之前的假设相反，研究小组观察到，“视运动反应”——蝗虫（和许多其他物种）遵循运动线索的先天反射——并不负责协调集体运动。事实上，他们没有发现任何证据表明蝗虫明确地与其他蝗虫的运动方向一致

例如，在一个虚拟现实实验中，焦点蝗虫被放置在两个虚拟蝗虫群之间，一个在它们的左侧，另一个在右侧，两者都朝着同一方向移动。经典模型预测，在这种情况下，蝗虫应该“随波逐流”。然而，康斯坦茨团队发现，蝗虫会转向面对一个或另一个群体，并向其移动。此外，研究人员发现，群体顺序并不像以前认为的那样，仅仅是密度增加的产物。对齐是对连贯的视觉线索的反应，几乎完全独立于密度。Sercan Sayin说：“这实际上是关于信息的质量，而不是数量。”

对大量先前实验室实验的重新分析证实了康斯坦茨团队的发现，这些实验主张密度依赖性过渡到相干运动，挑战了之前关于蝗虫群集行为机制的假设

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一个新的集体认知框架

为了解释他们的结果，康斯坦茨团队有必要重新思考自下而上建模集体的方法。伊恩·库津说：“蝗虫的行为不像简单的粒子那样相互对齐。”。“我们意识到，我们需要将它们建模为认知主体——处理它们的周围环境，并决定下一步该往哪里走。”

研究小组开发了一个简单的认知模型，该模型基于动物用于空间导航的神经回路的神经生物学，称为“环形吸引子”神经网络。在这个模型中，个体对邻居的方位有一种简单的神经表示，但对身体方向或运动方向没有

运动决策是通过一个动态过程出现的，在这个过程中，神经表示基于相对定位进行竞争或收敛，最终达成决定运动方向的共识。Sayin博士解释说：“我们的模型基于已知的神经生物学原理，我们发现它可以解释我们所有的关键实验结果。”

这项研究代表了群体研究的范式转变。通过提供关于蝗虫行为如何导致毁灭性蜂群的基本新见解，康斯坦茨的研究可能为改进蝗虫控制策略提供关键知识，例如对蜂群运动进行有效建模

此外，这些发现的后果可能会超越蝗虫，扩展到理解其他物种运动协调的更广泛应用，以及机器人、人工智能和集体智能研究。例如，群体机器人和自动驾驶汽车协调可能会受益于蝗虫对集体运动的高效认知策略所启发的算法