Sok állat együtt jóval összetettebb problémák megoldására is képes, mint amit az egyedek képességeinek egyszerű összeadása alapján várnánk. Az igazán sok egyedből álló csoportok viselkedése azonban a klasszikus etológiai módszerekkel igen nehézkesen vizsgálható. Viszont a fizika, a statisztikus fizika és a legmodernebb számítástechnikai eljárások megoldást kínálhatnak e problémára, hiszen segítségükkel ma már egészen élethűen és számos faktort egyszerre értékelve lehet modellezni a teljes csoport viselkedését, illetve a környezeti tényezők változását.

Ezzel foglalkozik Nagy Máté, az ELTE Biológiai Fizika Tanszék tudományos munkatársa, az MTA–ELTE Lendület Csoportos Viselkedés Kutatócsoport vezetője. A kutató a Max Planck Ornitológiai Intézetből tért haza, hogy részben továbbra is madarakon kutassa a csoportos viselkedés mechanizmusait, illetve azt, hogy e tudást hogyan lehetne beépíteni autonóm eszközök, például robotrepülők algoritmusaiba. A kutatócsoport szorosan együttműködik a Max Planck Állatviselkedési Intézettel, az Oxfordi Egyetemmel és az ELTE több más tanszékével is – olvasható az MTA sajtóközleményében.

„A klasszikus etológiai módszereket igyekszünk automatizálni, és az így begyűjtött nagyon nagy mennyiségű adatot próbáljuk újszerű módon elemezni és értelmezni. E célok eléréséhez gyakran új módszereket kell fejlesztenünk, hiszen itt nagy adat (big data) típusú feladatokkal állunk szemben – mondja Nagy Máté. – Az állatcsoportok problémamegoldásaiból akár mi, emberek is tanulhatunk. Hiszen számos olyan köznapi probléma adódhat, amelyben kérdés, hogy azok a mechanizmusok, amelyek néhány fős csoportokban jól működnek, vajon hatékonyak-e nagy csoportok esetében is.”

Kérdés például, hogy az új viselkedésnek az egyedek szintjén is meg kell-e jelennie ahhoz, hogy a csoport optimálisan működjön, illetve hogy egyáltalán optimálisnak tekinthető-e a csoport működése. Vagyis hogy az egyedek közötti lokális viselkedési szabályok hogyan eredményezik az egész csoportra jellemző működést. Ebben az a csodálatos, hogy

egészen egyszerű lokális szabályok révén a csoport szintjén olyan bonyolult viselkedések alakulhatnak ki, amelyekről az egyedek nem is tudnak, illetve amelyeket esélyük sem lenne megérteni

– jegyzik meg.

Jó példa erre a hangyák várépítése. Bár nem létezik egy „tervezőhangya”, amely átlátná az egész folyamatot, és felelős lenne a többi hangya irányításáért, a boly együttműködése révén mégis egészen komplex építményeket képesek emelni, szellőző rendszerrel, különböző funkciókra optimalizált helyiségekkel. Hasonló csoportos megoldásokkal találnak gyakran hatékony útvonalat a madárrajok, illetve koordináltan lelnek rá a termikekre, a felfelé irányuló légáramlatokra is. A Max Planck Intézettel való együttműködés révén több száz vadon élő gólyára is erősítettek adatrögzítő eszközöket, amelyek folyamatosan gyűjtik az adatokat.

„A Lendület-pályázaton belül az egyik legfőbb célkitűzésünk a madarak csoportos termikelésének (vagyis siklórepülésének) a vizsgálata. Miközben a vonuló madarak akár több ezer kilométert repülnek egy költözés során, a felszálló termikeket használják arra, hogy magasságot nyerjenek, majd siklással, szárnycsapások nélkül maradhassanak a levegőben – folytatja Nagy Máté. – A termikelés érdekességét az adja, hogy fizikusszemmel nézve a levegő sokdimenziós áramlási térnek tekinthető, amely időben is változik, és fluktuációkat tartalmaz. Ebben a közegben repülnek az egyes madarak, amelyek egymás figyelésével információt nyerhetnek erről a komplex környezetről. Egyik fő kérdésünk, hogy ezt hogyan érik el, és a tőlük nyerhető adatok segítségével hogyan tudjuk modellezni nagy felbontásban a légköri feláramlások szerkezetét és felépítését.”

A termikek leegyszerűsítő modellje szerint e felszálló meleglevegő-áramlatok emelkedő füstoszlopként működnek. A valóságban azonban a termikeken belül rendkívül összetett folyamatok zajlanak, amelyeket a madarak rutinszerűen berepülnek, és viselkedésüket e körülményekhez optimalizálják. Az eltérő magasságokban fújó különböző irányú szelek eltolják a termiket oldalirányba. Ehhez a madaraknak is alkalmazkodniuk kell, illetve a termiken belüli elhelyezkedésétől is függ az emelkedés hatékonysága. Vagyis a madárnak a környezeti ingerekhez igazodva folyamatosan módosítania kell a viselkedését. Ezt teheti a saját maga által érzékelt fizikai ingerek alapján, de ha figyeli a csoportban repülő társai viselkedését, abból is értékes információt nyerhet.

Hozzáteszik: persze minden madárnak meg kell találnia az egyensúlyt a társak másolása és az egyéni döntések között. Egyik véglet sem jó: ha minden madár a szomszédját követi, akkor az egész csoport pont annyira okos, mint az az egy, amelyiket a többi követi áttételesen. Az sem jó, ha mindenki a saját feje után megy, hiszen akkor nem tudják kihasználni a csoportos életből fakadó információs előnyöket. A kutatócsoport a madarak – és más kontextusban a patkányok – csoportos viselkedésénél is azt találta, hogy

egyensúly áll be az egyéni választás és a társak döntésének utánzása között.

Nagy Máté elmondta, hogy bár a patkányokat, illetve az ő labirintusban való keresésüket a viselkedéskutatás kezdete óta vizsgálják, előttük senki sem végzett kísérleteket a csoportos keresőviselkedésükkel kapcsolatban. Ez annál inkább meglepő, mert természetes körülmények között a patkányok csoportban élnek, és így kutatnak élelem után. A kísérletben azt látták, hogy amikor a patkányok összefutnak a kereszteződésekben, akkor bár úgy tűnik, hogy egymásról tudomást sem véve véletlenszerűen cikáznak ide–oda (vagyis egyéni feltérképező viselkedést folytatnak), valójában nem ez történik. A statisztikai elemzés során kiderült, hogy a patkány önmagában is hatékony keresési stratégiát követ (emlékszik például a már meglátogatott elágazódásokra), de emellett a társait is figyeli, és az elhelyezkedésük függvényében választ irányt egy útelágazásnál.

Vagyis a kutatócsoport vizsgálatai egyszerre tárhatják fel a csoportos keresés, illetve repülés mechanizmusait, és a termikek belső szerkezéről is bővíthetik a tudásunkat. Harmadsorban pedig a vizsgálatok alkalmazott ágaként a feltárt viselkedési szabályokat esetleg később robotrepülők algoritmusaiba is be lehet építeni. Ezáltal a vitorlázó drónok elméletben ugyanúgy hasznosíthatnák a termikeket, mint a madarak, vagyis csökkenne az energiafelhasználásuk, és sokkal tovább a levegőben tudnának maradni. Vannak madarak, amelyek kikelésük után szinte azonnal a levegőbe emelkednek, és kis túlzással vitorlázva, szárnycsapás nélkül lebegve élik le az életüket. Ez azonban még odébb van, hiszen a termikek belső szerkezete elképesztően komplex, nehezen modellezhető, és ezért az algoritmust is nehéz felkészíteni rájuk.

A madarak viszont kitűnően megoldják ezt a feladatot, így elleshetjük az ő trükkjeiket.

„A madaraktól származó adatokból olyan szimulációt igyekszünk létrehozni, amelyben a szimulált robotrepülő önvezető algoritmusa meg tudja tanulni, hogy hogyan tudja felismerni és a leghatékonyabban használni a termikeket. Ezáltal már viszonylag jól működő önvezérlő rendszert tudunk kipróbálni később a valóságban – mondja a kutatócsoport-vezető. – Ennek megvan a kockázata, hiszen hibás döntés esetén lezuhanhat a vitorlázógép. A robotrepülő akár megfigyelhetné a környezetében repülő madarakat, és az ő viselkedésükből meríthetne információt a termikről.”