Андские кондоры — одни из самых тяжелых летающих птиц на планете. Чтобы преодолевать огромные расстояния над непредсказуемыми горными ландшафтами, им приходится искать эффективные способы сберечь силы. Ученые из Констанцского университета выяснили, что ключ к экономии заключается в коллективном полете: птицы внимательно наблюдают за сородичами, считывая социальные сигналы и выбирая наилучшие потоки воздуха.
`Андский кондор — огромная птица. Его размах крыльев достигает 3 метров, а масса самца может достигать 15 кг. Но кондоры настолько мастерски использует восходящие потоки воздуха, что способен находиться в воздухе часами, практически не взмахивая крыльями. На взмахи приходится всего около 1% от общего времени его полета. Почти все время кондор парит. Иногда ученые называют его «абсолютным чемпионом по планеризму». Наблюдение за соседями доводит эту экономию до максимума.
Андские кондоры (Vultur gryphus) живут в условиях, где ресурсы и восходящие воздушные потоки распределены крайне неравномерно. Полет этих гигантов строится на чередовании парения в потоках нагретого воздуха и скольжения вниз без взмахов крыльями.
Подъем на большую высоту требует огромных энергозатрат, поэтому любая ошибка в выборе траектории может стоить птице слишком дорого. Исследователи создали специальную компьютерную агентную модель, объединяющую классическую аэродинамику и социальное поведение птиц.
Моделирование показало, что одиночный поиск оптимальных маршрутов в динамичной среде часто приводит к лишним тратам сил. Когда кондор летит в группе, он видит, где именно другие особи находят сильные восходящие потоки, и использует эту свежую информацию для корректировки собственного курса. Так птицы принимают более точные решения, избегая опасных зон с нисходящими потоками и экономя драгоценные ресурсы. Работа опубликована в журнале Journal of the Royal Society Interface.
Навигация по чужому следу
Совместные перемещения позволяют кондорам находить идеальный баланс между скоростью и риском. Симуляции подтвердили, что использование социальной информации снижает энергозатраты на перелет к общей цели до 41% по сравнению с одиночным полетом.
Наиболее эффективной оказалась стратегия со средней степенью риска и высоким уровнем доверия к визуальным подсказкам соседей. «Движение требует затрат, и животные находятся под сильным давлением отбора, заставляющим их передвигаться эффективно; однако в пересеченных, динамичных ландшафтах принятие решений крайне затруднено», — отмечает соавтор работы Элеонора Гатти.
Разработанный алгоритм не только объясняет эволюционные преимущества группового поведения птиц, но и может быть полезен в инженерам. В будущем эти принципы помогут оптимизировать навигацию и существенно снизить энергопотребление групп автономных дронов, выполняющих сложные задачи в непредсказуемых условиях.