蜘蛛網(wǎng)是由八足的專家構(gòu)建的工程奇跡，具有四億多年的專業(yè)知識(shí)。從蜘蛛網(wǎng)的構(gòu)造和粘捕器的操作中可以學(xué)到很多。令人驚訝的是，即使新的肢體比被替換的肢體短得多，花園的十字蜘蛛也可以使失去的腿再生，并立即使用它們來構(gòu)建完美的俯仰網(wǎng)。這種現(xiàn)象使科學(xué)家能夠探究動(dòng)物建立網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的規(guī)則，以及如何將其腿用作量尺。

牛津大學(xué)和奧爾胡斯大學(xué)的研究表明，蜘蛛再生的腿部動(dòng)作如何與正常長(zhǎng)度的其他腿部配合。協(xié)調(diào)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)和線程操作。

Fritz Vollrath和Thiemo Krink今天在《接口》(皇家學(xué)會(huì)雜志)上發(fā)表的這項(xiàng)研究解決了一個(gè)關(guān)鍵問題：每個(gè)肢體像一個(gè)半獨(dú)立的計(jì)算機(jī)，并通過適配的傳感器對(duì)其局部定位進(jìn)行很多計(jì)算，這種現(xiàn)象稱為形態(tài)計(jì)算。

這項(xiàng)工作說明了如何將蜘蛛用來構(gòu)建其網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜的動(dòng)作和操作序列轉(zhuǎn)換為可以測(cè)試的決策規(guī)則。在這里，行為是通過嵌入在虛擬(或網(wǎng)絡(luò))蜘蛛中的一組正式規(guī)則進(jìn)行編碼的，該蜘蛛在計(jì)算機(jī)屏幕上繪制網(wǎng)絡(luò)。通過結(jié)合使用真實(shí)蜘蛛和虛擬蜘蛛的實(shí)驗(yàn)，科學(xué)家已經(jīng)能夠探測(cè)和驗(yàn)證規(guī)則集。

然后，研究人員將這些AI規(guī)則的關(guān)鍵參數(shù)編碼為基因，并在稱為“遺傳算法”的過程中使用了計(jì)算機(jī)動(dòng)畫，以根據(jù)成本和收益的組合選擇虛擬網(wǎng)，以尋找最佳解決方案。

牛津動(dòng)物學(xué)系的首席作者弗里茨·弗拉拉斯(Fritz Vollrath)教授說：“令我們驚訝的是，一只動(dòng)物能夠用一半正常長(zhǎng)度的腿和全新的腿(即肌肉沒有運(yùn)動(dòng)和沒有時(shí)間來“學(xué)習(xí)”如何反應(yīng)的傳感器，使用我們的新穎技術(shù)，通過將計(jì)算機(jī)建模與對(duì)真實(shí)動(dòng)物行為的實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合，揭開動(dòng)物隱藏的行為規(guī)則，真是令人興奮。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)基因后，我們可以通過應(yīng)對(duì)虛擬挑戰(zhàn)(例如網(wǎng)絡(luò)蒼蠅和想象中的成本效益平衡)，使系統(tǒng)在基于計(jì)算機(jī)的生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)展。”

Vollrath和Krink希望這種理解將為現(xiàn)代機(jī)器人技術(shù)的各個(gè)方面提供信息，使動(dòng)物可以使用簡(jiǎn)單的規(guī)則結(jié)合可適應(yīng)的皮膚和技能來執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

他們的虛擬蜘蛛所使用的算法被嵌入可以下載的應(yīng)用程序中。這樣一來，所有級(jí)別的學(xué)生都可以在線學(xué)習(xí)蜘蛛的行為決策規(guī)則(以網(wǎng)絡(luò)建設(shè)為范例)，同時(shí)探索進(jìn)化對(duì)動(dòng)物行為和生態(tài)的影響力。

研究人員旨在與機(jī)器人專家建立更深的聯(lián)系，以探索蜘蛛的行為如何為無人駕駛和導(dǎo)航提供信息，以及如何構(gòu)造和操作新型機(jī)器人。

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