Ніжна симуляція метеликів, що відвідують квіти для збору нектару і переносять пилок. Спостерігайте, як формуються мережі запилення і як різноманітність квітів залежить від популяції метеликів.
Метелики використовують спрощені переваги кольору квітів. Кожен візит переносить пилок, допомагаючи квіткам розмножуватися. Симуляція моделює коеволюцію: квіти, що відповідають перевагам метеликів, поширюються успішніше.
Клацніть, щоб посадити нові квіти. Використовуйте повзунок для додавання метеликів. Спостерігайте, як лінії запилення з'єднують пари квітів через метеликів.
Близько 75% видів квіткових рослин залежать від тваринних запилювачів. Якби метелики та бджоли зникли, приблизно третина харчових культур, якими живиться людство, через кілька років загинула б.
Ця симуляція моделює пошук їжі метеликами за допомогою автономних агентів керування рухом. Кожен метелик незалежно застосовує сили «пошуку», «прибуття» та «блукання», щоб знайти квітку, наблизитися до неї, коротко покормитися нектаром і полетіти далі — це майже точно відтворює те, як справжні метелики орієнтуються в саду. Анімація змахів крил процедурно керується синусоїдальною функцією, що створює природний ритм лопотіння.
Поведінку керування рухом популяризував Крейг Рейнольдс у 1987 році, і вона лежить в основі сучасного ігрового ШІ, планування шляхів у робототехніці та симуляції натовпу. Саме запилення метеликами критично важливе приблизно для третини світових продовольчих культур, що робить цю взаємодію однією з найбільш економічно значущих екологічних тем сьогодення.
Поведінка керування рухом — це алгоритмічний прийом, за яким кожен агент обчислює бажану швидкість у напрямку цілі й плавно коригує свою поточну швидкість, щоб їй відповідати. У цій симуляції кожен метелик незалежно обчислює силу, спрямовану до обраної квітки, поєднану із силою «блукання», що не дає летіти по прямій лінії. Результат — органічна, трохи хаотична траєкторія, якою справжні метелики й летять у природі.
Клацніть будь-де на канві, щоб посадити нову квітку в цьому місці — найближчий метелик одразу полетить до неї. Повзунком «Метелики» можна додати до 40 особин, а повзунком «Швидкість» — сповільнити чи прискорити сцену. Кнопка «Весняний сплеск» одразу розкидає 10 нових квітів, а «Очистити квіти» повертає початкові 8 квіток.
Коли метелик наближається до цільової квітки на відстань 20 пікселів, він переходить у стан «відпочинку» тривалістю від 1.5 до 4.5 секунди — це моделює час, який справжній метелик витрачає на пиття нектару своїм хоботком. Коли таймер відпочинку минає, метелик обирає нову випадкову квітку й продовжує політ. У цій фазі можна помітити повільніші змахи крил, що також відповідає поведінці справжніх метеликів.
Ступінь розкриття крил обчислюється як абсолютне значення синуса від кута, що безперервно зростає: wingOpen = |sin(wingAngle)|. Це дає значення, яке плавно коливається між 0 (крила складені) і 1 (крила повністю розкриті), ніколи не стаючи від'ємним, що створює природний вигляд лопотіння. Кут крила зростає зі швидкістю від 0.12 до 0.22 радіана за кадр, помноженою на загальний множник швидкості, тож при вищій швидкості частота змахів крил також зростає.
Справжні метелики покладаються насамперед на кольоровий зір, що сягає ультрафіолетового спектра, і завдяки цьому бачать на пелюстках так звані «нектарні путівники» — візерунки, невидимі для людини. Вони також використовують нюхові сигнали, вловлюючи летючі сполуки квітів на відстані кількох метрів, та пам'ять про орієнтири, щоб повертатися до продуктивних ділянок. Метелики-монархи додатково користуються сонячним компасом із поправкою на час доби, щоб орієнтуватися під час міграції на відстань 4500 кілометрів із Канади до центральної Мексики.
Так — це добре задокументований факт, а не міф. У метеликів на лапках (тарзусах) є хеморецептори, які називаються контактними хемосенсилами. Коли метелик сідає на листок чи квітку, ці рецептори майже миттєво розпізнають цукри, солі й рослинні сполуки, дозволяючи за мілісекунди вирішити, чи годуватися, чи відкладати яйця. Саме тому часто можна побачити, як метелик одразу після приземлення «тупотить» лапками по поверхні.
Крейг Рейнольдс представив цю концепцію у своїй знаковій статті 1987 року на SIGGRAPH «Flocks, Herds and Schools: A Distributed Behavioral Model», яка показала, що складний груповий рух виникає із трьох простих локальних правил — розділення, вирівнювання та згуртованості. Пізніше, у статті 1999 року, він формалізував окремі поведінки керування рухом, зокрема пошук, втечу, прибуття, переслідування й блукання. У 1998 році Рейнольдс отримав наукову й технічну премію «Оскар» за вплив цієї роботи на візуальні ефекти.
Симуляція «Пташиний рій» на цьому сайті використовує ту саму родину поведінок керування рухом, але додає три правила зграйності (розділення, вирівнювання, згуртованість), тож птахи рухаються як скоординована група, а не незалежно. Симуляції мурашиної колонії та бджолиного рою розширюють модель феромонними стежками або танцем-вихлясом. Симуляції евакуації натовпу, що застосовуються під час проєктування стадіонів і будівель, спираються на ті самі сили «прибуття» й «розділення», масштабовані до тисяч агентів-пішоходів.
Дослідники мікроповітряних апаратів (MAV) вивчають кінематику крил метеликів, щоб проєктувати дрони з махаючими крилами, які на низьких швидкостях ефективніші за апарати з нерухомим крилом. Нестаціонарні аеродинамічні ефекти — вихори передньої кромки, що зриваються з гнучкого крила, — створюють коефіцієнти підйомної сили, значно вищі за передбачені теорією стаціонарної аеродинаміки. Такі компанії, як Festo, побудували демонстраційні роботи (BionicFlyingFox, eMotionButterflies), що використовують бортове інфрачервоне стеження для відтворення тієї самої логіки «пошук-і-уникнення», яка показана в цій симуляції.
Активні напрями досліджень включають вивчення того, як метелики використовують «захоплення сліду» — повторне використання енергії від попереднього змаху крил — щоб мінімізувати метаболічні витрати, а також як гнучка лускова поверхня крила динамічно деформується заради пасивної аеродинамічної стійкості. Дослідження 2020 року в журналі Nature Physics показало, що крила метелика змикаються, утворюючи опуклу форму, яка захоплює повітря і катапультує комаху вперед значно ефективніше, ніж жорстка поверхня; повну взаємодію рідини й конструкції досі моделюють методами обчислювальної гідродинаміки високої роздільної здатності. Нейробіологічні дослідження також з'ясовують, як крихітний мозок метелика поєднує поляризоване світло, час доби й магнітне поле для орієнтації на далекі відстані.