नए मॉडल से पता चलता है कि स्पिन के लिए जटिल मस्तिष्क की आवश्यकता नहीं है

दशकों से, वैज्ञानिकों और इंजीनियरों ने यह पता लगाया है कि सामान्य वायुगतिकी की सीमाओं के बावजूद, कीड़े और हमिंगबर्ड कैसे मँडरा सकते हैं – यानी, मध्य हवा में लगभग गतिहीन रह सकते हैं। पारंपरिक सिद्धांत लंबे समय से यह मानता रहा है कि ऐसी उड़ान अस्थिर होगी: प्राणी के वजन को संतुलित करने के लिए आवश्यक लिफ्ट बल सक्रिय नियंत्रण के बिना बनाए रखने के लिए बहुत अधिक होंगे।

कई अध्ययनों ने गणितीय रूप से फ्लोट को मॉडल करने का प्रयास किया है, इसे फड़फड़ाते पंखों, नॉनलाइनियर गतियों और कई इंटरैक्टिंग बलों के साथ एक जटिल प्रणाली के रूप में माना है। अन्य शोधकर्ताओं ने द्रव गति का विस्तृत अनुकरण किया। वे सटीक साबित हुए, लेकिन यह समझाने में बहुत धीमी गति से काम किया कि वास्तविक जीव मिलीसेकंड में कैसे स्थिर हो जाते हैं।

इस बीच, प्रयोगों से यह भी पता चला कि कीड़े अपने आंदोलन को सही करने के लिए दृश्य संकेतों, वायु प्रवाह सेंसर और संतुलन अंगों जैसे संवेदी प्रतिक्रिया पर बहुत अधिक भरोसा करते हैं, जो पहेली को बढ़ाता है क्योंकि कीड़ों में बहुत सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के साथ छोटे मस्तिष्क होते हैं।

साथ में, सबूतों की इन परस्पर विरोधी पंक्तियों ने एक अनसुलझी पहेली छोड़ दी है। लेकिन अगर हाल ही में एक अध्ययन प्रकाशित हुआ है शारीरिक समीक्षा ई आपको विश्वास करना होगा कि विज्ञान ने आखिरकार पहेली सुलझा ली है। अमेरिका में सिनसिनाटी विश्वविद्यालय के इस अध्ययन के लेखकों ने खुलासा किया है कि एक ऐसा तरीका है जिसमें स्पिन को एक सरल, वास्तविक समय प्रतिक्रिया नियम द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है जिसके लिए किसी भी भारी गणना की आवश्यकता नहीं होती है।

उन्होंने प्रस्तावित किया है कि मँडराती उड़ान एक चरम खोज (ईएस) फीडबैक प्रणाली के रूप में कार्य करती है। कल्पना कीजिए कि आप एक ड्रोन को ऊंचाई पर पूरी तरह से मँडराते रहने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आप सटीक नियम नहीं जानते हैं जो आपको बताते हैं कि यह कैसे करना है। आप समीकरण नहीं लिख सकते या बलों की भविष्यवाणी नहीं कर सकते। इसके बजाय, फीडबैक के साथ परीक्षण और त्रुटि का उपयोग करें: छोटे समायोजन करें, देखें कि क्या होता है, और जब तक ड्रोन स्थिर न हो जाए तब तक दिशाएँ बदलते रहें।

ईएस प्रणाली यही करती है। यह एक फीडबैक लूप है जो सिस्टम को अपना पसंदीदा स्थान ढूंढने में मदद करता है, जिसे चरम के रूप में भी जाना जाता है, जो न्यूनतम या अधिकतम कुछ हो सकता है जिसे आप समायोजित करने का प्रयास कर रहे हैं।

यह कुछ नियंत्रण इनपुट में छोटे लेकिन नियमित परिवर्तन करके शुरू होता है, उदाहरण के लिए, एक कीट अपने पंख फड़फड़ाने के बल या कोण को थोड़ा बदल देता है। कीट का शरीर या सेंसर यह पता लगाते हैं कि यह ऊपर गया, नीचे गया या स्तर पर रुका रहा। यदि परिवर्तन से इसकी स्थिरता में सुधार होता है, तो यह इसी तरह आगे बढ़ता रहता है; यदि ऐसा नहीं होता है, तो पाठ्यक्रम उलट दें। ऐसे छोटे सुधारों के माध्यम से, कीट अंततः संतुलित रहने के लिए उचित फड़फड़ाहट पैटर्न सीखता है।

उनके सिमुलेशन से पता चला कि ईएस-आधारित नियंत्रण प्रणाली ने बाज़, मक्खियों, भौंरा, ड्रैगनफलीज़, होवरफ्लाइज़ और हमिंगबर्ड में स्थिर मँडरा को पुन: उत्पन्न किया। प्रत्येक मॉडल विस्तृत वायुगतिकीय मॉडल की आवश्यकता के बिना निरंतर ऊंचाई बनाए रख सकता है। विंग बीट आकार और आवृत्ति में बड़े अंतर के बावजूद भी वही फीडबैक नियम काम करता था। और पूर्वानुमानित बीट आयाम प्राकृतिक प्रयोगों में मापे गए मूल्यों से निकटता से मेल खाते हैं।

यह दिखाते हुए कि मँडरा एक साधारण नियम से उत्पन्न हो सकता है, अध्ययन ने सुझाव दिया कि मँडराती उड़ान में स्थिरता के लिए जटिल तंत्रिका कौशल की आवश्यकता नहीं होती है। अध्ययन के अनुसार, जीवविज्ञानियों के लिए, निष्कर्ष यह स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं कि न्यूनतम प्रसंस्करण शक्ति के साथ छोटे उड़ने वाले कैसे स्थिर रहते हैं; इंजीनियरिंग में, यह जैव-प्रेरित ड्रोन का मार्ग प्रशस्त कर सकता है जो जटिल नियंत्रण एल्गोरिदम या भारी सेंसर के बिना स्थिर रूप से चलते हैं।