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Um modelo computacional mostra que quando aves mais velhas acasalam com aves mais jovens, o desejo de proximidade social leva a uma melhoria geracional nas trajetórias de voo.
Um novo estudo realizado por Edwin Dahlmeijer, neurocientista cognitivo da Universidade de Bristol, no Reino Unido, analisou as influências sociais nas trajetórias de voo dos pombos.
Ao comparar os padrões de voo dos pares de pombos com um modelo de computador, o investigador descobriu que as trajetórias de voo melhoram à medida que as aves mais jovens aprendem a rota com as aves mais velhas e também fazem melhorias na rota, levando a rotas globalmente mais eficientes ao longo das gerações. O estudo foi publicado na revista PLOS Biology.
Os pombos são conhecidos por sua capacidade de viajar longas distâncias para locais específicos. Como muitos pássaros, eles navegam usando o Sol e sentindo o campo magnético da Terra. Embora esses sentidos ajudem os pombos a se orientar, eles geralmente não geram as rotas mais eficientes.
Dalmaijer coletou dados de estudos publicados anteriormente nos quais pombos familiarizados com a estrada foram emparelhados com pombos que nunca haviam voado na estrada antes. Esses dados mostraram que quando pombos inexperientes são introduzidos, o casal voa por uma rota mais direta até o destino.
No entanto, estes estudos anteriores não conseguiram determinar como as aves em acasalamento estabelecem rotas mais eficientes.
Dallmeijer comparou os dados de voo dos pombos com um modelo de computador que priorizou quatro fatores principais. Esses quatro fatores representam o que pode envolver a escolha de uma trajetória de vôo com o mínimo de consciência, incluindo: direção ao alvo, que representa a bússola interna do pássaro; perto da outra pomba; O caminho lembrado; e consistência geral, já que as aves são menos propensas a fazer curvas irregulares.
Na maquete, os mockingbirds, chamados de “agentes”, realizaram mais de 60 voos. A cada 12 voos, um cliente é substituído por outro que nunca realizou o voo antes, simulando um filhote de passarinho. O resultado foi um aumento geracional na eficiência da trajetória de voo.
Estas melhorias são semelhantes às observadas em dados reais de pares de pombos, embora não correspondam à versão mais optimizada do modelo, talvez porque os pombos sejam afectados por factores adicionais que o modelo não foi capaz de ter em conta.
Quando foram retirados alguns parâmetros do modelo, como a memória de percurso ou o desejo de estar perto de outros pombos, não houve melhoria entre gerações. “Estas descobertas sugerem que pode ocorrer uma melhoria gradual entre gerações quando os indivíduos simplesmente procuram proximidade com os outros”, disse Dallmeijer.
As descobertas podem ser aplicáveis a outras espécies
O modelo mostra aprendizagem em ambas as direções. Como esperado, o agente mais jovem se beneficia do agente mais velho ao aprender a rota.
Contudo, também mostra que o agente mais velho beneficia do agente mais jovem. Como os clientes mais jovens não seguem um percurso interno, estão mais orientados para o destino final. O desejo dos agentes por proximidade social entre os dois equilibra esses fatores, resultando em uma rota mais eficiente em geral.
Além disso, estas descobertas podem aplicar-se a outras espécies além dos pombos, como as formigas e algumas espécies de peixes, que também voam com base na memória e em factores sociais.
“Cresci na Holanda, numa cidade onde os pombos entram constantemente no tráfego de bicicletas, por isso não tenho a melhor opinião sobre a inteligência dos pombos”, conclui Dallmaijer. “Por um lado, este estudo confirma esta opinião, ao mostrar. que também ocorre uma melhoria gradual na eficiência do caminho.” Nos agentes artificiais “estúpidos”, por outro lado, ganhei um enorme respeito por todo o trabalho maravilhoso que tem sido feito no campo da navegação e da criação acumulativa de pombos, e até mesmo de pombos. um pouco para o humilde pombo (desde que fique fora da minha bicicleta).
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