Бабочка с контрастным рисунком словно делает всё, чтобы её заметили. Но заметить летящую цель и попасть в неё — разные задачи. Исследователи из университетов Эксетера и Эссекса предложили объяснение: узор на крыльях способен сбивать оценку скорости и направления полёта.[1][2] Работа вышла в Nature 30 сентября. Четвёртого октября её включил в свой научный обзор The Hindu.[1][4]
В этой истории особенно любопытна проверка. Учёные снимали взлёты, строили компьютерные модели, устраивали охоту на сенсорном экране и выращивали виртуальные узоры. Результаты сошлись, но каждый опыт отвечал на свой вопрос.[1] Разобраться в них полезно: иначе легко превратить аккуратную гипотезу о защите в рассказ о бабочке, которая гарантированно обманывает любую птицу.
Крыло движется не туда, куда тело
Когда бабочка летит вперёд, отдельные участки её крыльев движутся и в других направлениях. Взмах меняет положение полос и угол, под которым они видны. В зрительную систему приходят противоречивые сигналы: тело смещается в одну сторону, а контрастные детали добавляют движение назад или вбок.[1]
Университет Эксетера сравнивает эффект с полосатым цилиндром у парикмахерской. Цилиндр вращается на месте, но косые полосы будто ползут вверх.[2] У бабочки нет такого цилиндра. Есть меняющийся рисунок на гибком крыле, который тоже способен подсказать зрению неверное направление.[1][2]
Джолион Тросцианко рассказал университетской пресс-службе, что первая обработанная запись его озадачила: модель птичьего зрения показывала сильное движение вниз, хотя бабочка поднималась. Сначала исследователь заподозрил ошибку в программе и проверил, не перепутаны ли направления.[2] Это важная деталь: речь о результате вычисления, а не о возможности заглянуть птице в голову.
Узор стёрли, полёт оставили
Для начала команда записала 18 взлётов бабочек пяти видов. С учётом различий между самцами и самками получилось семь вариантов внешности. Камера снимала с частотой 1057 кадров в секунду.[1]
Затем исследователи меняли окраску прямо в видеозаписи. Естественный рисунок заменяли однотонным серым, чёрным или белым, сохраняя движение. Так можно сравнить один и тот же взлёт, не заставляя живую бабочку повторять траекторию с перекрашенными крыльями.[1]
Записи пропускали через модель начальной обработки движения, настроенную с учётом зрения небольших птиц. Узорчатые крылья создавали больше ложных сигналов назад и в стороны, чем их однотонные версии.[1] Получился довольно чистый ответ на узкий вопрос: при одинаковом движении сам рисунок действительно меняет то, что обнаруживает модель.
У этой проверки есть предел. Восемнадцать взлётов не охватывают всё разнообразие бабочек. А модель описывает часть зрительной обработки, не поведение целой птицы во время охоты. Для следующего шага авторы расширили набор изображений.[1]
Почти четыреста видов на компьютере
На компьютере «взлетели» уже 757 вариантов внешности бабочек из 397 европейских видов. Авторы учли и их родство: близкие виды могут быть похожи просто потому, что достались им похожие крылья от общих предков.[1]
Контрастные полосы и края крыльев оказались среди признаков, связанных с сильной иллюзией. При этом соседство в одном семействе ещё ничего не гарантировало: у одних бабочек эффект был выражен сильно, у других едва проявлялся.[1]
Бабочек заставили также планировать, оставив крылья неподвижными. Ложные сигналы назад в расчётах требовали взмахов. А путаница с боковым направлением могла сохраняться и без них.[1] Вот почему фотографии расправленных крыльев здесь мало: рисунок тот же, а результат зависит от того, машет ими бабочка или нет.
Сто человек вместо птиц
После расчётов понадобился кто-то, кто действительно будет промахиваться. На роль охотников пригласили сто добровольцев. Перед ними на экране с частотой обновления 240 Гц летали виртуальные бабочки: требовалось поймать их касанием. За 3000 попыток участники встретились с пятью вариантами внешности, подобранными по разной силе расчётной иллюзии.[1]
Люди ошибались в предсказанную сторону. При узорах с более сильной путаницей в направлении вперёд касания смещались к задней части летящей цели. Между центрами распределения атак на самые и наименее «запутывающие» варианты набралось расстояние примерно в 38% средней длины тела бабочки.[1] У этой цифры нет отношения к доле спасённых насекомых. Она описывает сдвиг прицеливания, а не рост выживаемости на 38%.
С пальцем на экране предсказание сработало. С клювом и живой добычей такой опыт здесь не проводили. Поэтому работа не даёт ответа, сколько бабочек спасётся в природе и одинаково ли будут ошибаться разные хищники.[1]
Компьютер тоже выбрал полосы
Был и опыт без добровольцев: компьютер перебирал 57 600 виртуальных узоров. В начале ему достались случайные рисунки; дальше алгоритм отбирал их по показателям движения. Когда отбор усиливал путаницу в направлении вперёд, узоры по измеренным признакам становились ближе к настоящим бабочкам.[1]
Похоже, задача сбить прицел действительно могла влиять на эволюцию окраски. Только родословную конкретной бабочки из этих расчётов не получить: алгоритм нашёл похожее решение, а не воспроизвёл её прошлое.[1]
И другим объяснениям рисунка место осталось. Авторы прямо допускают, что он одновременно помогает маскироваться, подавать сигналы сородичам и регулировать нагрев. Доработок хватает и у самой модели: предстоит добавить нижнюю сторону крыльев, другие траектории и фоны, менять расстояние и угол, под которым видна бабочка.[1]
У неподвижной коллекции бабочек этот эффект не заметишь. Нужно дать крыльям двигаться, чтобы полосы начали вмешиваться в оценку полёта. В расчётах и в игре с людьми такое вмешательство удалось показать. Проверка на настоящей охоте была бы уже следующим вопросом.[1]