Як птахи літають зграями? Бвоїди, зграєвість та виникнення

Таємниця мурмарування

Мурмарування – це аеродинамічна демонстрація тисяч європейських старців (Sturnus vulgaris) на заході сонця. Весь зграйний розгортається, пульсує та змінює форму, ніби жива рідина – проте жодна окрема птах не керує іншими. Вчені були спанляті протягом століть; ранні припущення включали телепатію, сигнали тиску повітря або птаха-володаря, який давав безмовні накази. Справжня відповідь, виявлена в 1980-х роках, набагато елегантніша: кожна птах відстежує лише семи найближчих сусідів і слідує трьом локальним правилам. Глобальна краса виникає з повністю місцевої інформації.

Три прості правила

У 1986 році дослідник комп’ютерної графіки Крейг Рейнольдс створив програму, яку він назвав Boids (скоро від «bird-oids»), яка відтворювала зграйність лише за допомогою трьох правил керування: розділення (відхилятися від інших особин, які надто близько, щоб уникнути зіткнень), узгодження (відхилятися, щоб відповідати середній напрямку та швидкості сусідніх особин) і згуртованість (відхилятися до середньої позиції сусідніх особин, щоб залишатися разом як група). Ці три правила самі по собі достатні для відтворення зграйного поведінки риб, роїв комах і табунів тварин – стаття Рейнольдса 1987 року отримала Академічну та технічну нагороду за її використання в голлівудських фільмах.

Математика за лаштунками

Кожен бойд має вектор положення p та вектор швидкості v. На кожному кроці часу обчислюються та додаються три компоненти прискорення, а потім вони обмежуються максимальною швидкістю:

сила розділення += (p_self − p_j) / |p_self − p_j|² для кожного близького сусіда j сила орієнтації = середнє(v_neighbours) − v_self сила згущення = середнє(p_neighbours) − p_self

v_self += separation_force·W_SEP + alignment_force·W_ALI + cohesion_force·W_COH |v_self| обмежується MAX_SPEED, а потім p_self += v_self

Кожна сила масштабується за допомогою власного вагового коефіцієнта перед тим, як їх сумувати – налаштування цих трьох ваг та характер зграї змінюється від щільного угрупування до розрідженого блукання.

separation_force += (p_self − p_j) / |p_self − p_j|²   for each close neighbour j
alignment_force   = mean(v_neighbours) − v_self
cohesion_force    = mean(p_neighbours) − p_self

v_self += separation_force·W_SEP + alignment_force·W_ALI + cohesion_force·W_COH
clamp |v_self| to MAX_SPEED, then p_self += v_self

Емердженція: більше, ніж сума частин

Тісна група птахів є класичним прикладом емердженції – складної колективної поведінки, яка виникає завдяки простим індивідуальним правилам без централізованого контролю. Ціла група демонструє властивості, яких жоден окремий бойд не має. Той самий феномен лежить в основі вирішення проблем колоніями мурах за допомогою феромонних шляхів, утворення та розчинення заторів хвилями без будь-яких аварій, а також виробництва свідомості мільярдами індивідуально несвідомих нейронів мозком. Емердженція – це феномен; зграйний інтелект – це інженерія, яка навмисно використовує емердженцію для вирішення проблем.

Практичне застосування

Байди та концепція зграйного інтелекту знаходять застосування далеко за межами біології. Комп'ютерна графіка та ігри використовують їх для створення реалістичних натовпів та шкіл риб. Зграї безпілотників, що використовуються у військових та рятувальних операціях, координуються за допомогою правил, подібних до байдів, і не мають центрального контролера, що дозволяє зграї вижити навіть при відмові одного з елементів. Роботи для складів (наприклад, флот Amazon Kiva) орієнтуються за допомогою емерджентної координації, натхненної поведінкою мурах, а оптимізація роїв частинок використовує подібні до байдів стратегії пошуку для вирішення задач в інженерії та машинного навчання.

Frequently asked questions

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте the simulation і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.