Die Forscher finden, dass Zebrafische mit sich bewegenden 3-D-Robotikmodellen von sich selbst abhängen wollen

Anonim

Authentizität ist ein wichtiges Merkmal, und Zebrafische nehmen es besonders ernst. Ein interdisziplinäres Team von Forschern an der NYU Tandon School of Engineering entdeckte, dass sich Zebrafische mehr mit 3D-beweglichen Robotermodellen als mit anderen Reizen beschäftigen.

Das Team unter der Leitung von Maurizio Porfiri, Professor für Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik, entwickelte die steuerbare, anpassbare Roboterplattform, um Forschern das Verhalten von Süßwasserfischen genauer zu untersuchen. Wie ein Puppenspieler manövriert die Roboterplattform biologisch inspirierte 3D-gedruckte Repliken, um die Schwimmmuster echter Fische nachzuahmen.

Zebrafische sind sehr vielseitig und verdrängen in Verhaltensstudien zunehmend komplexere Tiere. Das Verständnis ihres Sozialverhaltens könnte Forschern helfen, Mechanismen hinter menschlichen Störungen wie Angst, Sucht, Autismus und Schizophrenie zu erforschen.

Für diesen Test stellten Porfiri und sein Team den lebenden Zebrafisch im mittleren Teil eines Versuchstanks mit drei Kompartimenten vor, mit dem Roboterfisch und einem leeren Abschnitt auf beiden Seiten. Die Forscher stellten die Reaktion lebender Fische auf das 3D-bewegliche Replikat, ein 2D-bewegtes Replikat, ein statisches Replikat, ein transparentes Replikat und einen nicht beweglichen Stab gegenüber.

Ihre Ergebnisse zeigten, dass Fische von einem Roboter angezogen wurden, der sowohl das Aussehen als auch die Bewegung echter Fische nachahmte, und diese Anziehungskraft ging verloren, wenn sich beide voneinander unterschieden.

"Wenn der Fisch die Wahl zwischen einem statischen Roboter und einem Roboter hatte, der sich in 3D bewegte und seinen Schwanz schlug, zog er es vor, Zeit mit letzterem zu verbringen. Dies verdeutlicht die wichtige Rolle, die Bewegung bei der Beeinflussung des Zebrafischverhaltens spielt", sagte Porfiri. "Diese Experimente haben auch die Roboterplattform wesentlich verbessert, die konsistente, wiederholbare Tests mit unseren lebenden Subjekten ermöglicht."

Das Forschungsteam umfasst die NYU Tandon Forscher Tommaso Ruberto und Daniele Neri, Doktorandin Violet Mwaffo, und Student Sukhgewanpreet Singh.

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