Sürüdeki balık herkese değil tek komşusuna bakıyor: tetralarla sanal gerçeklik deneyi

Toulouse'daki bir laboratuvarda, üç santimetre kadar boyunda gümüşi bir balık, su dolu yarım küre biçiminde bir kâsede tek başına yüzüyor. Ama kendisi bunun farkında değil: Kâsenin duvarında dört hemcinsi onunla birlikte dönüp kıvrılıyor. O dört balık gerçek değil; alttan yansıtılan ve her an balığın hareketine göre yeniden çizilen görüntüler.

Fransa Ulusal Bilimsel Araştırma Merkezi (CNRS) ve Toulouse Üniversitesi'nden Guy Theraulaz ve ekibinin kurduğu bu düzenek, hayvan davranışının eski bir sorusuna yeni bir yoldan yaklaşıyor: Hiçbir şefi olmayan yüzlerce balık nasıl aynı anda aynı yöne döner? 29 Ekim'de PRX Life dergisinde yayımlanan çalışmanın cevabı şaşırtıcı ölçüde sade. Balık, çevresindeki herkesi hesaba katıyor gibi davranmıyor; her an yalnız tek bir komşuya, kendisi üzerinde en çok etkisi olan komşuya göre yön buluyor. O komşu da durmadan değişiyor.

Bu, klasik sürü modellerinden ayrılıyor; onların çoğu bireyin birkaç komşudan gelen bilgiyi harmanladığını varsayar. Yeni çalışma, düzenin çok daha az bilgiyle de kurulabildiğini gösteriyor.

Gözlük yok, kâse var

Burada "sanal gerçeklik" denince akla gözlük gelmesin. Deneydeki tür, akvaryumcuların İngilizce adıyla "rummy-nose" diye bildiği tetra (Hemigrammus rhodostomus); Güney Amerika kökenli, sürü hâlinde yüzmeye çok yatkın olduğu için toplu hareket araştırmalarının gözde modeli. Balık akrilik bir kâsede serbestçe yüzüyor; kâsenin altındaki projektör sanal balıkları duvara yansıtıyor, yukarıdaki derinlik kamerası da gerçek balığın konumunu üç boyutlu izliyor. Bilgisayar görüntüyü balığın o anki bakış açısına göre bilerek çarpıtıyor. Kaldırım ressamlarının belli bir noktadan bakınca çukur gibi görünen çizimlerine benzer bu hile sayesinde sanal komşu, balığın gözünde doğru uzaklıkta ve doğru büyüklükte duruyor.

Makaledeki düzenek bilgileri:

Dört sanal balık, üç ayrı kural

Sanal balıkları yöneten matematiksel model, ekibin daha önce gerçek tetra çiftleri üzerinde yaptığı ölçümlere dayanıyor. Amerikan Fizik Derneği'nin Physics dergisinde çalışmayı anlatan yazıya göre bu ölçümler, bir komşunun etkisinin en güçlü olduğu yerin balığın yaklaşık 5 santimetre önü olduğunu göstermişti. Araştırmacılar sanal balıklara sırayla üç kural verdi: yalnız en etkili tek komşuyu izle, en etkili iki komşunun ortalamasını al ya da dördünü birden hesaba kat. Ardından bilgisayar benzetimlerinde gerçek balığın hangi kurala uyduğu olasılıklarını tek tek sınadılar.

İpucu sert dönüşlerde saklı

İlk bakışta sonuç beklenen yöndeydi: Sanal balıklar daha çok komşuyu dikkate aldıkça grup daha derli toplu ve hizalı yüzdü, gerçek balık da gruptan daha seyrek koptu. Asıl ipucu gerçek balığın kendisindeydi. Rotalar farklı kurallarda benzeyebiliyor, dönüşler ise benzemiyor. Tetra deneylerde düzenli olarak 60 dereceyi, hatta 90 dereceyi aşan sert dönüşler yaptı ve sık sık kâsenin duvarına doğru kıvrıldı. Benzetimler bu dönüşleri yalnız gerçek balığın tek komşuyu izlediği varsayıldığında üretebildi. Birkaç komşunun ortalamasını alan bir balık daha yumuşak dönüyor; çünkü ortalama almak keskin hareketleri törpülüyor. Üstelik en etkili komşu her zaman en yakın komşu da değil.

Saniyede 2,8 kez el değiştiren dikkat

Haber başlıklarına taşınan "saniyede 2,8 kez" rakamını doğru okumak gerekiyor. Bir balığın o an kime baktığını doğrudan ölçmek mümkün değil; Theraulaz'ın Physics dergisine söylediği gibi, "Balığın kafasında neler olduğunu bilmiyoruz." En etkili komşunun kimliği ancak modelde açıkça hesaplanabildiği için bu hız benzetimlerden çıkarıldı: ortalama saniyede yaklaşık 2,8 değişim. Buna karşılık balığın kendiliğinden geri dönüp U çizmesi çok daha seyrek, saniyede 0,064 kez. Yani iki U dönüşü arasında dikkat tipik olarak 40 kez el değiştiriyor. Araştırmacılara göre bu fark, uzun süre önde kalan bir lider olmadığını; "liderliğin" grubun sürekli yer değiştirmesinden doğan geçici bir rol olduğunu gösteriyor.

Az bilgiyle kurulan düzen

Peki neden? Theraulaz aynı yazıda "Bir balık bütün komşularına dikkat etmez" diyor ve karıncalarda da benzer bir bilgi süzgecinin görüldüğünü hatırlatıyor: "Bir organizma doğru bilgiyi seçerse, zihinsel yükünü en aza indirirken diğer bireylerle uyum sağlayabilir." Makaleye göre komşu sayısını sınırlamak algı yükünü azaltıyor, dikkati sık sık başka komşuya kaydırmak da yön değişikliklerinin sürüde hızla yayılmasını sağlıyor. Theraulaz, kalabalık bir caddede yürürken biz insanların da benzer bir süzme yapıyor olabileceğini söylüyor.

Bulgunun sınırları

Çalışmanın kendi kabul ettiği önemli bir eksik var: Sanal balıklar suyu kıpırdatmıyor. Gerçek sürülerde balıklar, vücutlarının iki yanı boyunca uzanan ve su akışını, basınç değişimini sezen yan çizgi organını da kullanıyor. Bu deneyde ise yalnız görme devrede. Üstelik grup bir gerçek, dört sanal balıktan ibaretti ve deney küçük bir kâsede yapıldı; yüzlerce bireylik doğal sürülerde aynı kuralın geçerli olup olmadığı henüz bilinmiyor.

Max Planck Hayvan Davranışı Enstitüsü'nden biyolog Liang Li, Physics dergisine deneyin sürüye benzer bir ortamı iyi kurduğunu ve balığın sanal grupla gerçekten etkileştiğini söylüyor; ama bulgunun yeni bir soru açtığını da ekliyor: Balık, en etkili komşusunun hangisi olduğuna nasıl karar veriyor?

Sırada ne var

Ekip bir sonraki adımda bireyler arasında farklı kurallar denemeyi, algıya gecikme eklemeyi ve daha büyük gruplarla çalışmayı öneriyor. Merkezî kumanda olmadan birlikte hareket etmesi gereken robot sürüleri gibi yapay toplulukları tasarlayanlar da aynı cevabın peşinde. Her üyesi yalnız tek bir komşuya bakan bir sürü dağılmadan kalabiliyorsa, uyum için gereken bilginin alt sınırı nerede?

Fotoğraf: PierangeloGatto, CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons