Vysokorychlostní zobrazování a umělá inteligence nám pomáhají pochopit, jak fungují hmyzí křídla

Asi před 350 miliony let byla naše planeta svědkem evoluce prvních létajících tvorů. Jsou stále kolem a někteří z nich nás stále obtěžují svým bzučením. Zatímco vědci tyto tvory klasifikují jako okřídlený hmyz, zbytek světa je jednoduše nazývá okřídleným hmyzem.

Existuje mnoho aspektů biologie hmyzu, zejména letu, které zůstávají pro vědce záhadou. První je jednoduše způsob, jakým pohybují křídly. Kloub hmyzích křídel je specializovaný kloub, který spojuje křídla hmyzu s jeho tělem. Skládají se z pěti vzájemně propojených listovitých struktur nazývaných sklerity. Když se tyto desky pohybují spodními svaly, hmyz má křídla.

Až dosud bylo pro vědce obtížné porozumět biomechanice, která řídí pohyb skler, dokonce i pomocí pokročilých zobrazovacích technik. „Skléra v kloubu křídla je tak malá a pohybuje se tak rychle, že její mechanické působení za letu nebylo přesně zachyceno navzdory úsilí pomocí stroboskopického zobrazování, vysokorychlostní videografie a rentgenové tomografie,“ řekl Michael Dickinson, profesor Zarem. Biologie a bioinženýrství v Institutu California Tech (Caltech), řekl Ars Technica.

Výsledkem je, že vědci nejsou schopni přesně vizualizovat, co se děje v malém měřítku v kloubu křídla během letu, což jim brání v podrobném studiu letu hmyzu. Nová studie Dickinsona a jeho týmu však konečně odhalila fungování skléry a pantů hmyzího křídla. Zachytili pohyb křídel ovocných mušek (Ovocná muška černobřichá) analyzoval 72 000 zaznamenaných úderů křídel pomocí neuronové sítě, aby dekódoval roli, kterou hrají jednotliví skleriti při tvarování pohybu křídel hmyzu.

Pochopte detail hmyzího křídla

Biomechanika řídící let hmyzu je zcela odlišná od biomechaniky u ptáků a netopýrů. Je to proto, že křídla u hmyzu se nevyvinula z končetin. „V případě ptáků, netopýrů a pterosaurů přesně víme, odkud křídla pochází, protože všechna tato zvířata létají pomocí předních končetin Všech šest však přidalo na hřbetní stranu svých těl mávající přívěsky a není známo, odkud se ta křídla vzala.

Někteří vědci naznačují, že hmyzí křídla pocházejí Žábrovité přívěsky Nachází se u starých vodních členovců. Jiní se domnívají, že křídla pocházejí z „hřebíček„Zvláštní výrůstek nalezený na nohách starověkých korýšů, kteří byli předky hmyzu. Tato debata stále probíhá, takže její evoluce nám nemůže mnoho říci o tom, jak pant a skléra fungují.“

Pochopení mechaniky členovců je zásadní, protože díky tomu jsou hmyz tak účinnými létajícími tvory. Umožňuje jim létat úžasnou rychlostí na jejich tělesné velikosti (některý hmyz může létat rychlostí 33 mil za hodinu) a prokázat skvělou manévrovatelnost a stabilitu za letu.

„Klob hmyzích křídel patří pravděpodobně mezi nejsofistikovanější a evolučně nejdůležitější kosterní struktury v přírodním světě,“ tvrdí autoři studie.

Avšak zobrazení aktivity čtyř z pěti skleritů, které tvoří závěs, bylo nemožné kvůli jeho velikosti a rychlosti, kterou se pohybuje. Dickinson a jeho tým použili k překonání této výzvy multidisciplinární přístup. Navrhli zařízení vybavené třemi vysokorychlostními kamerami, které pomocí infračerveného světla zaznamenávají aktivitu uvázaných ovocných mušek rychlostí 15 000 snímků za sekundu.

Použili také protein citlivý na vápník ke sledování změn v činnosti vodících svalů hmyzu během letu (vápník pomáhá stimulovat svalové kontrakce). „Zaznamenali jsme celkem 485 letových sekvencí z 82 letů Po vyloučení podmnožiny úderů křídlem ze sekvence, kdy moucha přestala létat nebo letěla s abnormálně nízkou frekvencí úderů křídlem, jsme získali konečný soubor dat 72 219 úderů křídlem. Pozn.

Dále trénovali konvoluční neuronovou síť (CNN) založenou na strojovém učení pomocí 85 % datové sady. „Použili jsme model CNN ke studiu transformace mezi svalovou aktivitou a pohybem křídel provedením sady virtuálních manipulací, využívajících síť k provádění experimentů, které by bylo obtížné provádět na skutečných mouchách,“ vysvětlili.

Kromě neuronové sítě vyvinuli také neuronovou síť kodér-dekodér (architektura používaná ve strojovém učení) a napájeli ji daty souvisejícími s naváděním svalové aktivity. Zatímco model CNN dokáže předpovídat pohyb křídla, kodér/dekodér dokáže předvídat činnost jednotlivých tuhých svalů během pohybu křídla. Nyní je čas zkontrolovat, zda jsou data, která předpověděli, přesná.