Высокоскоростная визуализация и искусственный интеллект помогают нам понять, как работают крылья насекомых.

Около 350 миллионов лет назад наша планета стала свидетелем эволюции первых летающих существ. Они все еще здесь, и некоторые из них продолжают раздражать нас своим жужжанием. В то время как ученые относят этих существ к крылатым насекомым, остальной мир называет их просто крылатыми насекомыми.

Многие аспекты биологии насекомых, особенно полета, остаются загадкой для ученых. Во-первых, это просто то, как они двигают крыльями. Сустав крыла насекомого — это специализированный сустав, который соединяет крылья насекомого с его телом. Они состоят из пяти связанных между собой пластинчатых структур, называемых склеритами. Когда эти пластины приводятся в движение нижележащими мышцами, крылья насекомого машут.

До сих пор ученым было трудно понять биомеханику, управляющую движением склеры, даже с использованием передовых методов визуализации. «Склера внутри сочленения крыла настолько мала и движется так быстро, что ее механическое действие в полете не было точно зафиксировано, несмотря на усилия с использованием стробоскопической визуализации, высокоскоростной видеосъемки и рентгеновской томографии», — сказал Майкл Дикинсон, профессор Заремского университета. Биология и биоинженерия в Калифорнийском технологическом институте (Калифорнийский технологический институт) для Ars Technica.

В результате учёные не могут точно представить, что происходит в мелком масштабе внутри суставов крыльев во время полёта, что не позволяет им детально изучать полёт насекомых. Однако новое исследование Дикинсона и его команды наконец раскрыло работу склеры и шарниров крыла насекомого. Они запечатлели движение крыльев плодовых мух (Чернобрюхая плодовая мушка) проанализировали 72 000 записанных взмахов крыльев с помощью нейронной сети, чтобы расшифровать роль, которую отдельные склериты играют в формировании движения крыльев насекомых.

Понять детали крыла насекомого

Биомеханика полета насекомых сильно отличается от биомеханики полета птиц и летучих мышей. Это связано с тем, что крылья у насекомых развились не из конечностей. «В случае с птицами, летучими мышами и птерозаврами мы точно знаем, откуда эволюционно произошли крылья, потому что все эти животные летают с помощью передних конечностей. Что касается насекомых, то они произошли от шести- существа с ногами и сохранили все ноги». Однако у всех шестерых появились машущие придатки на спинной стороне тела, и неизвестно, откуда взялись эти крылья.

Некоторые исследователи предполагают, что крылья насекомых произошли от Жаберные придатки Встречается у древних водных членистоногих. Другие полагают, что крылья произошли от «Гвоздика«Особый нарост, обнаруженный на ногах древних ракообразных, которые были предками насекомых. Этот спор все еще продолжается, поэтому его эволюция не может многое сказать нам о том, как функционируют шарнир и склера».

Понимание механики работы членистоногих имеет решающее значение, потому что именно это делает насекомых такими эффективными летающими существами. Это позволяет им летать с поразительной скоростью для своего размера тела (некоторые насекомые могут летать со скоростью 33 мили в час) и демонстрировать великолепную маневренность и стабильность в полете.

«Сустав крыльев насекомых, возможно, является одной из самых сложных и эволюционно важных скелетных структур в мире природы», — утверждают авторы исследования.

Однако визуализировать активность четырех из пяти склеритов, составляющих шарнир, было невозможно из-за его размера и скорости, с которой он движется. Дикинсон и его команда использовали междисциплинарный подход для решения этой проблемы. Они разработали устройство, оснащенное тремя высокоскоростными камерами, которые записывают активность привязанных плодовых мух со скоростью 15 000 кадров в секунду с использованием инфракрасного света.

Они также использовали чувствительный к кальцию белок, чтобы отслеживать изменения в активности направляющих мышц насекомых во время полета (кальций помогает стимулировать мышечные сокращения). «Мы записали в общей сложности 485 последовательностей полетов от 82 мух. После исключения части взмахов крыльев из последовательности, когда муха прекращала полет или летала с аномально низкой частотой взмахов крыльев, мы получили окончательный набор данных из 72 219 взмахов крыльев. Примечание:.

Затем они обучили сверточную нейронную сеть (CNN) на основе машинного обучения, используя 85% набора данных. «Мы использовали модель CNN для изучения трансформации между мышечной активностью и движением крыльев, выполняя набор виртуальных манипуляций, используя сеть для проведения экспериментов, которые было бы трудно выполнить на реальных мухах», — объяснили они.

В дополнение к нейронной сети они также разработали нейронную сеть кодер-декодер (архитектуру, используемую в машинном обучении) и передали ей данные, связанные с управлением мышечной активностью. В то время как модель CNN может предсказывать движение крыла, кодер/декодер может предсказывать действие отдельных жестких мышц во время движения крыла. Теперь пришло время проверить, точны ли предсказанные ими данные.