يساعدنا التصوير عالي السرعة والذكاء الاصطناعي على فهم كيفية عمل أجنحة الحشرات

منذ حوالي 350 مليون سنة، شهد كوكبنا تطور أول الكائنات الطائرة. إنهم لا يزالون موجودين وبعضهم يواصل إزعاجنا بصخبهم وضجيجهم. وعلى الرغم من أن العلماء يصنفون هذه المخلوقات على أنها كائنات أولية، إلا أن بقية العالم يطلق عليها اسم الحشرات المجنحة.

هناك جوانب عديدة لبيولوجيا الحشرات، وخاصة طيرانها، التي تظل لغزا للعلماء. الأول هو كيفية تحريك أجنحتهم. مفصل جناح الحشرة هو مفصل متخصص يربط أجنحة الحشرة بجسمها. وهي تتألف من خمسة هياكل مترابطة تشبه الصفائح تسمى الصلبة. وعندما يتم استبدال هذه الصفائح بالعضلات القاعدية، فإنها تطوي أجنحة الحشرة.

حتى الآن، كان فهم الميكانيكا الحيوية التي تحكم حركة الصلبة أمرًا بعيد المنال بالنسبة للعلماء، حتى باستخدام تقنيات التصوير المتقدمة. يقول مايكل ديكنسون، أستاذ علم الأحياء والهندسة الحيوية في جامعة كاليفورنيا: “على الرغم من المحاولات باستخدام التصوير الاصطرابي، وتصوير الفيديو عالي السرعة والتصوير المقطعي بالأشعة السينية، فإن الصلبة الموجودة في مفصل الجناح صغيرة جدًا وتتحرك بسرعة كبيرة جدًا بحيث لا تتمكن من التقاط وظيفتها الميكانيكية بدقة أثناء الطيران”. صرح معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا (Caltech) لـ Ars Technica.

ونتيجة لذلك، فإن العلماء غير قادرين على تصور ما يحدث بالضبط على المستوى الجزئي في مفصل الجناح أثناء الطيران، مما يمنعهم من دراسة طيران الحشرات بالتفصيل. ومع ذلك، كشفت دراسة جديدة أجراها ديكنسون وفريقه أخيرًا عن وظيفة الصلبة وأجنحة الحشرات. لقد التقطوا حركات أجنحة ذباب الفاكهة (ذبابة الفاكهة سوداء البطن) قام بتحليل 72000 نبضة جناح مسجلة باستخدام شبكة عصبية لفك تشفير الدور الذي تلعبه الصلبة الفردية في تشكيل حركة جناح الحشرات.

فهم مفصلة جناح الحشرة

تختلف الآليات الحيوية التي تتحكم في طيران الحشرات بين الطيور والخفافيش. وذلك لأن الأجنحة لا تتطور من المفاصل في الحشرات. “بالنسبة للطيور والخفافيش والتيروصورات، نحن نعرف من أين جاءت الأجنحة في التطور لأن كل هذه الحيوانات تطير بسواعدها. وهي تستخدم أذرعها للطيران بشكل أساسي. أما بالنسبة للحشرات، فالأمر مختلف تمامًا. لقد تطورت من مخلوقات ذات ستة أرجل و وأوضح ديكنسون أن لديهم ستة أرجل، “ومع ذلك، فقد أضافوا زوائد مرفرفة إلى الجانب الظهري من أجسادهم، ولا يزال مصدر تلك الأجنحة لغزا”.

يدعي بعض الباحثين أنه جاء من أجنحة الحشرات الزوائد الشبيهة بالخياشيم في المفصليات المائية القديمة. ويرى آخرون أن الأجنحة نشأت من “”.فصوص“، تم العثور على نواتج متخصصة على أرجل القشريات القديمة، أسلاف الحشرات. لا يزال هذا النقاش مستمرًا، لذا فإن تطوره لا يمكن أن يخبرنا كثيرًا عن كيفية عمل العارضة والصلبة.

يعد فهم ميكانيكا المفصلات أمرًا بالغ الأهمية لأنه يجعل الحشرات منشورات فعالة. وهذا يمكّنهم من الطيران بسرعات مذهلة مقارنة بأحجام أجسامهم (بعض الحشرات يمكن أن تطير بسرعة تصل إلى 33 ميلاً في الساعة) وتظهر قدرة ممتازة على المناورة والاستقرار أثناء الطيران.

وفقًا لمؤلفي الدراسة، فإن “مفصلة جناح الحشرة هي واحدة من أكثر الهياكل الهيكلية تطورًا وأهمية تطوريًا في العالم الطبيعي”.

ومع ذلك، فإن تصوير وظيفة أربعة من الصلبة الخمسة التي تشكل المفصلة أمر مستحيل بسبب حجمها والسرعة التي تتحرك بها. استخدم ديكنسون وفريقه نهجًا متعدد التخصصات لمواجهة هذا التحدي. لقد صمموا أداة مجهزة بثلاث كاميرات عالية السرعة تسجل نشاط ذباب الفاكهة المرفق بمعدل 15000 إطار في الثانية باستخدام ضوء الأشعة تحت الحمراء.

كما استخدموا أيضًا بروتينًا يستشعر الكالسيوم (يساعد الكالسيوم في تحفيز تقلصات العضلات) لرصد التغيرات في نشاط العضلات التوجيهية للحشرات أثناء طيرانها. “لقد سجلنا ما مجموعه 485 سلسلة طيران من 82 ذبابة. وقال الباحثون: “لقد حصلنا على مجموعة بيانات نهائية مكونة من 72219 جناحًا عن طريق استبعاد مجموعة فرعية من الأجنحة من التسلسل عندما توقفت الذبابة عن الطيران أو طارت بتردد منخفض بشكل غير طبيعي لضربات الجناح”. ملحوظة.

بعد ذلك، قاموا بتدريب شبكة عصبية تلافيفية قائمة على التعلم الآلي (CNN) باستخدام 85% من مجموعة البيانات. وأوضحوا: “لقد استخدمنا نموذج CNN لإجراء عمليات معالجة افتراضية للانتقال بين نشاط العضلات وحركة الجناح، باستخدام الشبكة لتنفيذ تجارب قد يكون من الصعب إجراؤها على الذباب الحقيقي”.

بالإضافة إلى الشبكة العصبية، قاموا ببناء شبكة عصبية للتشفير وفك التشفير (وهي بنية تستخدم في التعلم الآلي) وزودوها بالبيانات المتعلقة بنشاط العضلات التوجيهية. في حين أن نموذج CNN يمكنه التنبؤ بحركة الجناح، فإن جهاز التشفير/فك التشفير يمكنه التنبؤ بنشاط العضلات الصلبة الفردية أثناء حركة الجناح. والآن حان الوقت للتحقق مما إذا كانت بياناتهم المتوقعة دقيقة.