La forma dell'acqua. Può dirci cosa guida il romanticismo? Tra i pesci, potrebbe. Eva Kanso, un professore di Ingegneria Aerospaziale e Meccanica presso la USC Viterbi School of Engineering studia i flussi di fluidi e quasi come un esperto forense, Kanso, insieme alla sua squadra, sta studiando come i segnali acquatici vengono trasportati attraverso l'acqua.

Quando si tratta di accoppiarsi, minuscoli crostacei chiamati copepodi sono uno degli organismi pluricellulari più abbondanti, dice Kanso, lo Zohrab Kaprielian Fellow in Ingegneria.

Per localizzare il loro compagno, i copepodi maschi cercano e seguono la scia idrodinamica e chimica della femmina. Scienziati come Kanso credono che gli organismi acquatici trasmettano e leggano informazioni attraverso i movimenti che fanno e le scie che lasciano nell'acqua. foche, Per esempio, hanno dimostrato di seguire la scia di un oggetto in movimento, anche quando il sigillo è bendato e inizialmente mascherato acusticamente. I ricercatori ritengono che il flusso dell'acqua codifichi un modello di informazioni, un tipo di linguaggio attraverso il quale un organismo può chiamare un altro per accoppiarsi, utilizzare per evitare i predatori o anche nel caso del salmone, iniziare la migrazione a monte.

Proprio come l'impronta di un gabbiano sulla sabbia è diversa da quella di un umano, ogni corpo in movimento nell'acqua genera uno schema o una scia diversa in base a determinati fattori come le dimensioni del corpo che lo ha creato o la velocità con cui si muove (un animale che nuota veloce e spaventato potrebbe generare una scia distinta dal più battito frequente e più veloce della coda). Kanso vorrebbe capire come questi modelli di flusso d'acqua sono percepiti a livello locale, da un organismo o da un veicolo bioispirato, e decodificarli per accertare cosa sta succedendo nell'acqua su scala più ampia.

Utilizzando un modello di fisica computazionale, Kanso, e dottorandi Brendan Colvert e Mohamad Alsalman, generato vari modelli di flusso del fluido, quindi utilizzando l'apprendimento automatico, addestrato un algoritmo per identificare correttamente questi modelli fluidi, raggiungere una precisione del 99%. Facendo questo, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo per, in un senso, imitare un'intelligenza sensoriale acquatica per quanto riguarda i modelli creati in acqua. È uno dei primi casi in cui l'apprendimento automatico è stato applicato per caratterizzare i modelli nei flussi di fluidi.

Perchè importa? Considera come le tecnologie si sono evolute in base al modo in cui un pipistrello genera consapevolezza di un ambiente. Proprio come le onde sonar vengono utilizzate dai sottomarini per sondare attivamente il loro ambiente, potrebbero esserci usi di navigazione per la conoscenza dei modelli d'acqua sotto il mare. Senza GPS, veicoli subacquei dotati di sensori addestrati con tali algoritmi potrebbero, in linea di principio, rilevare veicoli di dimensioni e velocità particolari, noto per generare determinati modelli di flusso. Per lo stesso motivo, comprendere i modelli che rendono rilevabile una determinata scia potrebbe aiutare a progettare veicoli sottomarini che lasciano dietro di sé scie poco appariscenti.

Kanso e il suo team stanno ora testando questi algoritmi su dati reali ed estendendo il loro ambito a reti di sensori distribuite nello spazio che hanno il potenziale per creare mappe più robuste e accurate dei modelli di flusso.

L'articolo è stato recentemente pubblicato su Bioispirazione e biomimetica .