Швейцарские физики определили наиболее экономичные траектории для рыб, плывущих в косяке. Так они тратят меньше энергии за счет особенностей гидродинамического течения, создаваемого впереди плывущими сородичами. Для этого ученые использовали комбинацию методов численного моделирования и машинного обучения с подкреплением. Оказалось, что оптимальное для рыбы положение тела во время плавания в группе находится не непосредственно за плывущей впереди рыбой, а слегка смещено в сторону относительно нее. В будущем подобный метод можно использовать и для разработки стратегий для эффективного движения автономных стай роботов, пишут ученые в Proceedings of the National Academy of Sciences.
Исследование законов коллективного движения животных или роботов в различных средах — довольно сложная задача. Для сложных систем, состоящих из большого числа взаимодействующих элементов, почти никогда не существует аналитических решений, поэтому изучать их приходится с помощью компьютерного моделирования или численных методов. Особенно остро вопрос моделирования встает для движения в жидкости: кроме взаимодействия между элементами необходимо учитывать еще и влияние на движение вязкой среды. Например, недавно группа физиков показала, что при движении косяков рыб именно гидродинамические силы позволяют косяку — поворачивать как единому целому, а рыбам — тратить меньше сил для движения.
Однако из-за сложности возникающей структуры течения и большого количества движущихся в жидкости объектов описать такую систему полностью (например, учесть образование вихрей в гидродинамическом следе каждой отдельной рыбы и описать механизм движения каждой отдельной рыбы) даже с помощью численного решения уравнений Навье — Стокса и компьютерного моделирования довольно сложно. Чтобы как-то упростить эту задачу, не пренебрегая при этом важными физическими эффектами, швейцарские физики из Швейцарской высшей технической школы Цюриха под руководством Петроса Кумуцакоса (Petros Koumoutsakos) предложили использовать для подобного исследования методы машинного обучения.
Совместное движение нескольких рыб физики изучили на системе двух или трех плывущих друг за другом рыбок данио-рерио, которые за счет виляния хвостом создают в жидкости за собой вихревые потоки. Для этого ученые использовали комбинацию численного моделирования уравнений Навье — Стокса и методов глубокого машинного обучения с подкреплением. В данной работе машинное обучение использовалось для определения оптимальной с точки зрения сохранения энергии траектории в гидродинамическом поле, возникающем при движении плывущей впереди рыбы. За счет использования глубокой рекуррентной нейросети с клетками долгосрочной краткосрочной памяти (long—short-term memory) авторам работы удалось изучить нестационарность движения рыбы, которая становится следствием взаимного влияния движения рыбы и гидродинамического потока друг на друга.
Подкрепление в процессе обучения нейросети рассчитывалось исходя из данных о траектории рыбы и ее возможности удерживать постоянное положение относительно рыбы, плывущей впереди. Если животному удавалось не смещаться с течением времени в горизонтальном направлении, то нейросеть запоминала это как удачный пример, а если в результате взаимодействия между потоком жидкости и рыбой ее постоянно болтало из стороны в сторону, то наоборот — как неудачный.
Оказалось, что плыть непосредственно за лидером группы с точки зрения устойчивости траектории — невыгодная стратегия, а двигаться стоит, сместившись немного в бок. Таким образом движение образовавшихся в жидкости вихрей можно использовать для повышения эффективности собственного движения и снижения энергетических затрат при плавании. При этом наиболее выгодное положение рыбы в хвосте за впереди плывущей зависит от амплитуды колебания хвоста лидера группы и количества рыб, плывущих впереди, а колебательные движения тела рыбы подстраиваются под геометрию вихрей в потоке.
Авторы исследования отмечают, что предложенный ими метод позволяет определять наиболее выгодные траектории для перемещения объектов в довольно сложных нестационарных и турбулентных потоках, поэтому в будущем он может быть использован не только для фундаментальных исследований, но и для разработки стратегий наиболее энергоэффективного движения, например при коллективном движении автономных роботов.
Исследование эффективности движения рыб и птиц в группах все чаще привлекает исследователей из различных областей. Например, совсем недавно ученые показали, что в птичьих стаях лидерство позволяет экономить энергию во время перелетов на дальние расстояния. За счет использования тепловых потоков белым аистам, находящихся на лидирующей позиции в стае удается проводить на ней достаточно много времени и сохранять больше сил, чем птицам в середине стаи.
Александр Дубов
Это показали эксперименты с газированными напитками
Американские и французские физики разобрались в причинах, по которым всплывающие в газированном напитке пузыри выстраиваются или не выстраиваются в ровные цепочки. Для этого они проводили эксперименты с дегазированными напитками (газировкой, пивом, игристым вином и шампанским) и модельными жидкостями. В результате ученые выяснили, что на этот эффект влияет размер пузырей и характеристики и количество поверхностно-активных веществ в напитке. Исследование опубликовано в Physical Review Fluids. Всплытие пузырей в жидкости — это неотъемлемая часть множества процессов в природе и технологиях, начиная от просачивания газов из-под океанского дна и заканчивая очисткой сточных вод с помощью насыщения ее кислородом в аэротенках. Важную роль пузыри играют и в производстве газированных напитков: мы уже рассказывали об их роли в восприятии вкуса пива и шампанского. В случае с шампанским всплытие пузырьков играет еще и важную эстетическую роль: они поднимаются в виде почти вертикальных цепочек с постоянным интервалом. Вместе с тем, такое поведение встречается не во всех напитках. Теоретики лишь недавно смогли объяснить причину противоположного поведения: всплытия по зигзагообразным или спиральным траекториям. Причины же возникновения ровных цепочек физикам пока до конца не ясны, равно как и условия, при которых разные режимы всплытия сменяют друг друга. Ответить на эти вопросы взялась команда американских и французских физиков под руководством Роберто Зенита (Roberto Zenit) из Университета Брауна. Им удалось экспериментально и теоретически выяснить, что на формирование стабильных пузырьковых цепочек оказывает влияние два фактора: их размер и наличие в жидкости поверхностно-активных веществ (ПАВ). В случае с напитками последний фактор оказывается решающим — он определяет разницу во всплытии пузырьков между газированной водой и шампанским. Физики проводили опыты в плексигласовом прямоугольном бассейне размером 50 × 50 × 400 миллиметров. На дно бассейна ученые устанавливали иглы различного диаметра закругления, через которые подавали воздух и получали пузырьки разного размера. Контроль подачи воздуха, в свою очередь, регулировал частоту их образования и, как следствие, межпузырьковое расстояние. Исследователи наполняли установку жидкостями, предварительно дегазированными в условиях вакуума: газированной водой, светлым пивом, игристым вином и шампанским. Кроме того, в качестве модельной жидкости они использовали смеси дистиллированной воды и глицерина в различных пропорциях. Эксперименты сопровождались численным моделированием с помощью уравнений Навье — Стокса. Главный результат, полученный физиками, заключается в том, что стабильность цепочки устанавливается при размерах пузырей или количестве ПАВ, выраженного через число Ленгмюра, выше некоторых порогов, а до того они расходятся в пределах конуса. Симуляции показали, что пузырьки нужных размеров могут двигаться прямолинейно только в том случае, если на их поверхности создается достаточная завихренность — тогда подъемная сила, действующая на нижний пузырь под влиянием верхнего, меняет знак и вталкивает его следом. На это, в свою очередь, влияет химический состав напитков: если в пиве ПАВ — это тяжелые белки, то в шампанском эту роль играют более легкие жирные кислоты. Полученные результаты, помимо применения в производстве алкоголя, можно использовать для оценки уровня загрязнения ПАВ практически в любой жидкости. Группу Зенита давно интересуют пузырьки в алкоголе. Ранее мы рассказывали, как физики научно обосновали традиционный способ определения концентрации этанола при перегонке мескаля по времени жизни пузырьков.