Високоскоростните изображения и изкуственият интелект ни помагат да разберем как работят крилете на насекомите

Преди около 350 милиона години нашата планета е била свидетел на еволюцията на първите летящи същества. Все още ги има, а някои от тях продължават да ни дразнят с бръмченето си. Докато учените класифицират тези същества като крилати насекоми, останалият свят ги нарича просто крилати насекоми.

Има много аспекти на биологията на насекомите, особено полета, които остават загадка за учените. Първият е просто как движат крилата си. Ставата на крилото на насекомото е специализирана става, която свързва крилата на насекомото с тялото му. Те са съставени от пет взаимосвързани листовидни структури, наречени склерит. Когато тези пластини се движат от подлежащите мускули, това кара крилата на насекомото да се размахват.

Досега за учените беше трудно да разберат биомеханиката, която управлява движението на склерата, дори използвайки съвременни техники за изобразяване. „Склерата в ставата на крилото е толкова малка и се движи толкова бързо, че нейното механично действие по време на полет не е точно уловено въпреки усилията, използващи стробоскопски изображения, високоскоростна видеозаснемане и рентгенова томография“, каза Майкъл Дикинсън, професор по Зарем Биология и биоинженерство в Калифорнийския технически институт (Caltech), каза той пред Ars Technica.

В резултат на това учените не са в състояние да визуализират точно какво се случва на микроскопично ниво в ставата на крилата, докато летят, което им пречи да изучават полета на насекомите в детайли. Въпреки това, ново проучване на Дикинсън и неговия екип най-накрая разкри работата на склерата и пантите на крилото на насекомото. Те уловиха движението на крилата на плодовите мушици (Чернокоремна плодова мушица) анализира 72 000 записани удара на крилата, използвайки невронна мрежа, за да декодира ролята, която отделните склеритове играят при оформянето на движението на крилата на насекомите.

Разберете детайлите на крилото на насекомото

Биомеханиката, управляваща полета на насекомите, е доста различна от тази при птиците и прилепите. Това е така, защото крилата при насекомите не са се развили от крайниците. „В случай на птици, прилепи и птерозаври, ние знаем откъде идват крилата еволюционно, защото всички тези животни летят с предните си крайници, за да летят, те са напълно различни. крака същества и са запазили всички крака.“ И шестте обаче са добавили размахващи се придатъци към гръбната страна на телата си и не е известно откъде са дошли тези крила.

Някои изследователи предполагат, че крилата на насекомите идват от Хрилни придатъци Среща се в древни водни членестоноги. Други смятат, че крилата са произлезли от „карамфил„Специален израстък, открит върху краката на древни ракообразни, които са били предци на насекомите. Този дебат все още продължава, така че неговата еволюция не може да ни каже много за това как функционират пантата и склерата.“

Разбирането на механиката на членестоногите е от решаващо значение, защото това прави насекомите толкова ефективни летящи същества. Позволява им да летят с удивителни скорости за размерите на тялото си (някои насекоми могат да летят с 33 мили в час) и да показват голяма маневреност и стабилност по време на полет.

„Крилата на насекомите са може би сред най-сложните и еволюционно важни скелетни структури в естествения свят“, според авторите на изследването.

Обаче изобразяването на активността на четири от петте склерита, които изграждат пантата, беше невъзможно поради размера й и скоростите, с които се движи. Дикинсън и неговият екип използваха мултидисциплинарен подход, за да преодолеят това предизвикателство. Те проектираха устройство, оборудвано с три високоскоростни камери, които записват активността на вързани плодови мушици със скорост от 15 000 кадъра в секунда, използвайки инфрачервена светлина.

Те също така използваха чувствителен към калций протеин, за да проследят промените в активността на насочващите мускули на насекомите, докато летят (калцият помага за стимулиране на мускулните контракции). „Записахме общо 485 поредици от полети от 82 мухи, след като изключихме подмножество от удари на крилата от последователността, когато мухата спря да лети или летеше с необичайно ниска честота на удари на крилата, получихме окончателен набор от данни от 72 219 удара на крилата. NB.

След това те обучиха базирана на машинно обучение конволюционна невронна мрежа (CNN), използвайки 85% от набора от данни. „Използвахме модел на CNN, за да проучим трансформацията между мускулната активност и движението на крилата, като извършихме набор от виртуални манипулации, използвайки мрежата, за да извършим експерименти, които биха били трудни за извършване върху реални мухи“, обясниха те.

В допълнение към невронната мрежа, те също така разработиха невронна мрежа енкодер-декодер (архитектура, използвана в машинното обучение) и я захранваха с данни, свързани с насочващата мускулна активност. Докато моделът на CNN може да предвиди движението на крилото, енкодерът/декодерът може да предвиди действието на отделни твърди мускули по време на движение на крилото. Сега е време да проверим дали прогнозираните от тях данни са точни.