[Science] 가상현실로 메뚜기 집단행동의 규칙을 다시 쓰다

image_print

가상 환경에서의 메뚜기 연구는 기존의 집단행동 모델에 도전한다

자연에서 가장 놀라운 현상 중 하나는 수백만 마리의 사막 메뚜기(Schistocerca gregaria) 어린 개체가 북아프리카의 건조한 서식지를 강처럼 흐르며 식물을 먹어치운 후 털갈이를 하여 날개 달린 성충 무리가 되는 광경이다. 메뚜기가 어떻게 그리고 왜 정렬된 집단 운동을 보이는지 이해하는 것은 발생을 예측하고 관리하는 데 필수적이다.

그러나 그러한 복잡하고 패턴화된 행동과 의사 결정의 출현을 지배하는 규칙에 대한 현재 지식은 관찰된 행동 패턴의 일부 측면만을 요약한 소수의 이론적 모델에 기반한다. 이번 호 사이언스지 995페이지에서 Sayin은 현장, 실험실 및 가상 현실 연구를 통합하여 메뚜기의 집단 행동과 아마도 다른 시스템의 집단 행동을 설명하는 기존의 모델이 수정되어야 함을 보여주고 있다.

사막 메뚜기는 20여 종의 메뚜기 무리 중에서 가장 유명한데, 이 종의 메뚜기는 무리가 몰리면 매우 사교적이 된다. 사막 메뚜기는 혼자 자랄 때 서로를 피하고 은밀한 행동을 보이는데, 아마도 포식자의 주의를 끌지 않기 위해서일 것이다. 그러나 몇 시간만 무리가 몰리게 되면 다른 메뚜기에 끌려 서로 혼잡한 무리를 형성하다가 갑자기 행진하는 무리로 전환된다. 이 무리는 마치 하나의 생각을 가진 것처럼 행동하지만, 리더 메뚜기나 통제의 계층은 없다. 대신 집단 행동은 개별 메뚜기들 간의 상호 작용에서 발생한다.

이러한 집단 행동이 어떻게 발생하는지 조사하기 위해 메뚜기 연구자들은 기본 가정이 거의 없고 집단 행동의 보편적인 특징을 우아하게 예측한 통계 물리학의 자체 추진 입자(a self-propelled particle, SPP) 모델을 사용했다. 이제 20년 된 이 모델은 정의된 상호작용 영역 내에서 이웃과 일치하도록 이동 방향을 조정하는 이동 입자에 기반한다. 이 모델의 핵심 예측은 그룹 내 입자(이 경우, 메뚜기)의 밀도가 증가함에 따라 무질서한 움직임에서 고도로 정렬된 집단 운동으로 빠르게 전환된다는 것이다.

SPP 모델 예측을 평가하기 위한 이전 테스트에서 실험실 기반 행진 경기장을 사용하여 다양한 수의 메뚜기 사이의 움직임과 상호 작용을 정량화했다. 이러한 실험의 결과는 SPP 모델 예측을 뒷받침했으며, 고정 카메라 아래로 행진하는 메뚜기 무리를 촬영하여 얻은 호주 전염병 메뚜기(Chortoicetes terminifera ) 행진 무리의 현장 데이터도 마찬가지였다.

그러나 메뚜기 집단 행동을 설명하기 위해 대안 모델이 제안되었다. 여기에는 이웃을 이동하여 생성되는 망막을 가로지르는 광학 흐름에 반응하는 곤충을 포함하는 기계적 모델이 포함된다. 탈출-추적 모델은 메뚜기가 옆과 뒤에 있는 메뚜기와의 접촉을 피하면서 앞에 있는 다른 메뚜기를 쫓는 것을 포함해서, 아마도 서로를 잡아먹으려는 잠재적인 경향에 의해 주도될 수 있다.

또한 SPP 모델과 관찰 데이터 사이에는 두 가지 불일치가 있었다. 들판의 메뚜기는 낮은 밀도로 행진할 수 있다. 이를 위해서는 모델에 관성에 대한 용어가 필요하며, 메뚜기가 행진을 시작하면 처음에 행진을 시작하는 데 필요한 것보다 낮은 밀도에서도 계속하려는 경향이 있다. 또 다른 불일치 사항은 띠 구조의 거시적 특징이 모델에서 예측한 대로 완전히 나타나지 않아 메뚜기 행동의 추가적인 양적 특징(예: 인력 및 반발력, 일시 정지 또는 뛰기)을 추가해야 했다는 것이다.

SPP 모델이나 다른 모델을 확인하기 전에 극복해야 할 주요 기술적 과제가 있다. 실험실이나 현장에서 메뚜기 무리를 연구해도 다른 메뚜기의 행동과 끊임없이 조정되는 감각적 상호 작용으로 얽혀 있는 개별 메뚜기의 행동 반응을 분리할 수 없다. 결과적으로 개별 행동 반응을 추론하려면 복잡한 통계 분석에 의존해야 했으며, 그 결과는 계산 또는 수학적 모델의 예측과 비교해야 했다.

Sayin 등은 메뚜기에 몰입형 가상 환경을 사용하여 이 문제를 기술적 투사력으로 해결했다. 메뚜기 님프는 다른 메뚜기의 사실적인 시뮬레이션을 포함하도록 프로그래밍된 장면의 파노라마 3차원 가상 투영에 잠겨 있는 동안 고속 동작 보정 구체에서 자유롭게 움직일 수 있었다. 저자들은 SPP 모델과 고정된 상호 작용 규칙 및 영향 구역을 기반으로 하는 다른 모델이 가상 현실 시스템에서 메뚜기의 행동과 일치하지 않는다는 것을 발견했다.

메뚜기는 상호작용 영역 내에서 움직이는 이웃과 정렬하거나 광시야 광학 흐름에 반응하는 것과 같은 고정된 행동 규칙을 따르지 않았으며, 대신 다른 메뚜기는 초점 메뚜기가 끌리는 표적 역할을 했다.

이는 순환적으로 연결된 뉴런의 고리가 운동 방향을 집합적으로 인코딩하고, 방향은 동적으로 변경되는 외부 시각 입력과 회로의 내부 역학에 의해 업데이트되는 고리 어트랙터 모델과 가장 일치한다. 예를 들어, 초점 메뚜기가 공통 방향으로 이동하는 두 그룹 사이에 배치되었을 때 모든 정렬 기반 모델에서 예측했듯이 두 그룹과 정렬되어 이동을 계속하지 않았다. 오히려 급격하게 방향을 바꾸어 한 그룹 또는 다른 그룹으로 방향을 틀었다. 또한 이전 행진 경기장 연구의 데이터를 재분석한 결과 정렬된 집합적 이동에 대한 밀도 임계값의 증거가 발견되지 않았다.

다음 단계는 Sayin 의 새로운 모델이 더 큰 공간적 규모와 실제 시각 환경에서 메뚜기 행진대의 모양과 궤적을 성공적으로 예측할 수 있는지 확인하는 것이다. 또한 개체 간에 작용하는 효과적인 힘을 반영하는 것으로 알려진 띠 내 이웃의 분포 측면에서 모델이 어떤 결과를 내는지 확인하는 것도 중요할 것이다.

Sayin 등은 메뚜기와 다른 유기체를 고정된 시공간적 규칙에 따라 움직이는 입자로 보는 개념을 벗어나 유기체를 감각적 환경에 동적으로 반응하는 확률적 의사 결정자로 간주할 때가 왔다고 결론지었다. Sayin 등이 보여준 것처럼 집단의 힘을 이해하기 위한 탐구에서 동물의 인지 영역에 진입하는 순간이 다가왔다.

*Source : https://www.science.org

CAMILLE BUHL AND STEPHEN J. SIMPSON Authors Info & Affiliations, SCIENCE 27 Feb 2025, Vol 387, Issue 6737, pp. 924-92

image_print

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다. 필수 필드는 *로 표시됩니다