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游动的机器鱼。
众所周知，鱼类一般都成群游动。然而，科学家们经过几个世纪的研究都没能回答一个基本问题：成群游动是否会帮助鱼类节省能量？
现在，来自德国马克斯•普朗克动物行为研究所（MPI-AB）、康斯坦茨大学和中国北京大学的科学家们利用仿生机器鱼解答了这一问题：成群游动确实能帮助鱼类节省能量。相关论文于当地时间10月26日发表在《自然通讯》杂志上。
研究人员克服了过去实验测试的障碍，开发了一种能够精确模仿真鱼运动的3D机器鱼。利用这些机器鱼，研究人员得以直接测量鱼类在结伴游动和单独游动时的能量消耗。
结果表明，这两种游动方式在能量消耗上有明显差异，因为领头鱼影响了跟从鱼的流体动力学。而跟从鱼消耗的能量由两个因素决定：它与领头鱼的距离和它相对于领头鱼的摆尾时机。成群游动节省能量的秘密在于同步；也就是说，跟从鱼必须根据空间位置，在特定的滞后时间内，使自身的摆尾节奏与领头鱼的摆尾节奏进行匹配，这种策略被称为“涡旋相位匹配”。当跟从鱼接近领头鱼时，最有效的节能方法就是使其摆尾节奏与领头鱼同步；但是，当跟从鱼极度落后时，它们就需要调整自身的同步策略了。
为使流体动力学可视化，研究人员向水中释放了微小氢气气泡，并用激光对其成像。这种方法使机器鱼游动产生的漩涡得以被观测。
结果表明，领头鱼的涡流会向下游移动，而机器鱼可以以不同方式利用这些涡流。“这种策略不仅能够节约能量。通过改变同步方式，跟从鱼也可以利用其他鱼类释放的涡流产生推力，帮助自己加速。”论文合著者Nagy说。
但是真正的鱼类是否采用了“涡旋相位匹配”策略来节约能量呢？为回答这个问题，研究人员创建了一个简单的流体动力模型对真鱼的行为进行预测。
他们利用人工智能辅助分析了鱼类成群游动时的身体姿势，发现这种策略在自然界鱼群中确实存在。
通讯作者、MPI-AB的主任Iain Couzin评价道：“鱼群是高度动态的社会系统，我们的研究结果解释了鱼类是如何在距离变化的情况下从相邻鱼类产生的涡流中获益的。”
科界原创
编译：花花
审稿：西莫
责编：陈之涵
期刊来源：《自然通讯》
期刊编号：2041-1723
原文链接：
https://phys.org/news/2020-10-robots-age-old-fish-school.html
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