La science derrière l'une des plus grandes expositions de la nature

La science derrière l'une des plus grandes expositions de la nature
Menno Schaefer / shutterstock

Observer les murmures d'étourneaux pendant que les oiseaux plongent, plongent et volent dans le ciel est l'un des grands plaisirs d'un soir d'hiver sombre. De Naples à Newcastle, ces troupeaux d’agiles agiles font tous le même spectacle acrobatique incroyable, se déplaçant en parfaite synchronisation. Mais comment font-ils? Pourquoi ne s'écrase-t-il pas? Et quel est le point?

De retour dans les 1930, un scientifique éminent a suggéré que les oiseaux doivent avoir pouvoirs psychiques fonctionner ensemble dans un troupeau. Heureusement, la science moderne commence à trouver de meilleures réponses.

Pour comprendre ce que font les étourneaux, nous avons commencé par 1987 lorsque le pionnier de l'informatique, Craig Reynolds, a créé un simulation d'une volée d'oiseaux. Ces "boids", comme Reynolds appelait ses créatures générées par ordinateur, ne suivaient que trois règles simples pour créer leurs différents modèles de mouvement: les oiseaux proches s'éloignaient, les oiseaux s'alignaient dans la direction et la vitesse et les oiseaux plus éloignés se rapprochaient.

Certains de ces modèles ont ensuite été utilisés pour créer des groupes d'animaux d'aspect réaliste dans les films, à commencer par Batman Returns dans 1992 et ses essaims de chauves-souris et «armée» de manchots. De manière cruciale, ce modèle n’exigeait pas de guidage à long terme ni de pouvoirs surnaturels - seulement des interactions locales. Le modèle de Reynolds a prouvé qu'un troupeau complexe était effectivement possible si les individus respectaient les règles de base, et les groupes résultants «ressemblaient» certainement à ceux de la nature.

De ce point de départ, tout un domaine de la modélisation des mouvements d'animaux a émergé. La mise en correspondance de ces modèles avec la réalité a été réalisée de façon spectaculaire dans 2008 par un groupe italien qui a pu filmer des murmures d'étoiles autour de la gare de Rome, reconstruire leurs positions dans 3D et montrer les règles qui étaient utilisés. Ils ont découvert que les étourneaux cherchaient à suivre la direction et la vitesse des sept voisins les plus proches, plutôt que de réagir aux mouvements de tous les oiseaux environnants.

Lorsque nous observons un murmuration vibrer dans les vagues et tourbillonner de multiples formes, il apparaît souvent qu’il existe des zones où les oiseaux ralentissent et se tassent, ou s’ils s’accélèrent et s’écartent davantage. En fait, c’est en grande partie grâce à une illusion d’optique créée par le troupeau 3D qui est projetée sur notre vision du monde par 2D, et par des scientifiques. numériques jumeaux (digital twin models) suggèrent que les oiseaux volent à une vitesse constante.

Grâce aux efforts d'informaticiens, de physiciens théoriciens et de biologistes du comportement, nous savons maintenant comment ces murmures sont générés. La question suivante est de savoir pourquoi cela se produit-il - qu'est-ce qui a amené les étourneaux à développer ce comportement?

Une explication simple est le besoin de chaleur la nuit en hiver: les oiseaux doivent se rassembler dans des sites plus chauds et se percher à proximité pour rester en vie. Les étourneaux peuvent s’assembler dans un site de repos - roselières, haies denses, structures humaines comme des échafaudages - à plus de 500 oiseaux par mètre cube, parfois en groupes de plusieurs millions d’oiseaux. De telles concentrations d'oiseaux constitueraient une cible tentante pour les prédateurs. Aucun oiseau ne veut être celui qu'un prédateur élimine. La sécurité numérique est donc le nom du jeu. Des masses tourbillonnantes créent un effet de confusion empêchant un seul individu d'être ciblé.

La science derrière l'une des plus grandes expositions de la nature
Les étourneaux ne sont pas des médiums - ils sont tout simplement bons pour suivre les règles.
Photographie par Adri / shutterstock

Toutefois, les étourneaux se déplacent souvent à des dizaines de kilomètres de chez eux et consomment plus d’énergie pendant ces vols que ce qu’on pourrait économiser en dormant dans des endroits légèrement plus chauds. Par conséquent, la motivation de ces colosses doit être plus que la température seule.

La sécurité en nombre pourrait conduire au modèle, mais une idée intrigante suggère que des troupeaux peuvent se former afin que les individus puissent partager des informations sur la recherche de nourriture. Ceci, le “hypothèse de centre d'information”, Suggère que lorsque la nourriture est inégale et difficile à trouver, la meilleure solution à long terme nécessite un partage mutuel d'informations entre un grand nombre d'individus. Tout comme les abeilles partagent l'emplacement des plaques de fleurs, les oiseaux qui trouvent de la nourriture un jour et partagent des informations pendant la nuit bénéficieront d'informations similaires un autre jour. Bien qu'un plus grand nombre d'oiseaux rejoignent les dortoirs quand la nourriture est rare, ce qui semble apporter un soutien limité à l’idée, il s’est révélé jusqu’à présent extrêmement difficile de vérifier correctement l’hypothèse globale.

Notre compréhension des groupes d'animaux en mouvement s'est considérablement développée au cours des dernières décennies. Le prochain défi consiste à comprendre les pressions évolutives et adaptatives qui ont créé ce comportement et ce que cela pourrait signifier pour la conservation si ces pressions changent. Nous pourrions éventuellement adapter notre compréhension et l'utiliser pour améliorer le contrôle autonome des systèmes robotiques. Peut-être que le comportement aux heures de pointe des voitures automatisées du futur sera basé sur les étourneaux et leurs murmures.La Conversation

À propos des auteurs

A. Jamie Wood, maître de conférences, départements de biologie et de mathématiques, Université de York et Colin Beale, maître de conférences en écologie, Université de York

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.

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