Arılar Arazi Belleğine Sahiptir
Arılar, tıpkı ilk pilotlar gibi eve dönüş yolunu bulmak için doğrusal yer işaretlerini takip eder.
Bilim insanları, bal arılarının ev alanlarındaki kanallar, yollar ve sınırlar gibi baskın doğrusal peyzaj öğelerinin hafızaya aldığını göstermiştir. Tanıdık olmayan bir bölgeye götürüldüklerinde, bu türden yerel unsurları ararlar, düzenlerini hafızadakilerle karşılaştırırlar ve eve dönüş yolunu bulmak için onlar boyunca uçarlar. Bu navigasyon stratejisi, ilk insan pilotların izlediğine yola benzer.
İnsan uçuşunun ilk günlerinde, ilk radyo işaretlerinin ve yere dayalı elektronik sistemlerin ve modern GPS’in icadından önce, pilotlar genellikle karayollarını ve demiryollarını takip ederek yönlendirilirler.
Bir asırlık araştırma, bal arılarının mükemmel birer gezgin olduğunu göstermiştir. Koku alma duyuları, güneş, gökyüzünün polarize ışık düzeni, panoramadan öne çıkan dikey işaretler ve muhtemelen Dünya’nın manyetik alanı ile yön bulabilirler. Ayrıca, kuralları genelleştirmek için farklı anılar arasındaki ilişkileri tanıyabilen zeki öğrenicilerdir.
Bilim insanları bal arılarının; tıpkı ilk pilotlar gibi, kendilerini baskın doğrusal peyzaj unsurlarına göre yönlendirerek evlerinin yolunu arama eğiliminde olduklarını gösterdiler. Sonuçlar Frontiers in Behavioral Neuroscience’da gösterilmektedir.
Berlin Free University Nörobiyoloji Bölümü’nde fahri profesör ve çalışmanın baş yazarı Dr. Randolf Menzel, “Burada bal arılarının bir ‘gezinme belleği’, bölgenin bir tür zihinsel haritasını kullandıklarını gösteriyoruz. Yeni, keşfedilmemiş bir alanda başlayan kovanlarını aradıklarında arama uçuşlarına rehberlik etmeyi biliyorlar. Su kanalları, yollar ve tarla kenarları gibi doğrusal peyzaj öğeleri, bu navigasyon belleğinin önemli bileşenleri gibi görünüyor.” dedi.
Küçük Aktarıcılar
2010 yazının sonlarında ve 2011’de Brandenburg’daki Klein Lüben köyü yakınlarında Menzel ve meslektaşları 50 deneyimli toplayıcı bal arısı yakaladılar ve sırtlarına 10.5 mg’lık bir aktarıcı (transponder) yapıştırdılar. Daha sonra onları, arıların aşina olamayacakları kadar uzak olan yeni bir test alanına saldılar. Test alanında, aktarıcıları 900 metreye kadar mesafeden tespit edebilen bir radar vardı. Test alanındaki en dikkate değer nokta, güneybatıdan kuzeydoğuya uzanan bir çift paralel sulama kanalıydı.
Bal arıları kendilerini tanıdık olmayan bir bölgede bulduklarında, serbest bırakma noktasında merkezlenmiş olarak farklı yönlerde ve farklı mesafelerde keşif döngülerinde uçarlar. Radar ile araştırmacılar, her bir arının tam keşif uçuş modelini 20 dakika ile üç saat arasında izlediler. Arılar, deney sırasında yerden dokuz metre yüksekliğe kadar uçtu.
Araştırmacılar beş kovandan toplayıcı topladılar: A ve B kovanlarının etrafındaki ev alanı, özellikle sulama kanalları olmak üzere doğrusal peyzaj öğelerinin sayısı, genişliği, uzunluğu ve açısı açısından test alanına benziyordu. D ve E kovanlarının etrafındaki ev alanı bu açıdan oldukça farklıyken, C kovanının etrafındaki ev alanı test alanına benzerlik açısından orta seviyedeydi. Yapılandırılmış ufuklar veya öne çıkan dikey öğeler gibi, bal arılarının yollarını buldukları bilinen diğer işaretler test alanında yoktu.
Rastgele olmayan arama modeli
Menzel ve ark. ilk olarak, serbest bırakma noktasında ortalanmış ve farklı algoritmalarla oluşturulmuş iki set rastgele uçuş modelini simüle etti. Gözlemlenen uçuş modelleri bunlardan oldukça farklı olduğu için, araştırmacılar bal arılarının rastgele arama uçuşları yapmadıkları sonucuna vardılar.
Araştırmacılar daha sonra uçuşların yönünü ve test alanındaki her 100 x 100 metrelik bloğun üzerinden uçma sıklıklarını analiz etmek için gelişmiş istatistikler kullandılar. Bal arılarının sulama kanallarının yanında orantısız bir şekilde uçarak zaman geçirdiklerini gösterdiler. Analizler, arıların bu tür peyzaj unsurlarını görebilecekleri maksimum mesafe olan 30 metreden daha uzaktayken bile bunların keşif uçuşlarına rehberlik etmeye devam ettiğini gösterdi. Bu, arıların onları uzun süre hafızalarında tuttukları anlamına gelir.
Menzel, “Verilerimiz, ev alanları ile yeni alan arasındaki doğrusal peyzaj öğelerinin yerleşimindeki benzerliklerin ve farklılıkların arılar tarafından kovanlarının nerede olabileceğini keşfetmek için kullanıldığını gösteriyor” dedi.
Gezinme Belleği
Daha da önemlisi, makine öğrenimi algoritmaları, test alanındaki sulama kanallarının, arıların A ve B kovanlarından keşif uçuşlarını tahmin etmede en bilgilendirici olduğunu, C kovanından gelen arılar için daha az ve D ve E kovanlarından gelen arılar için en az bilgilendirici olduğunu gösterdi. Arıların, doğrusal peyzaj öğelerine dayalı olarak ev alanlarına ilişkin bir seyir hafızasını koruduklarını ve evlerinin yolunu bulmak için test alanında gördüklerini hafızasına genellemeye çalıştıklarını gösteriyor.
“Uçan hayvanlar, bu tür genişletilmiş yer yapılarını harita benzeri bir havadan görünümde tanımlıyor ve bu da onları kılavuz yapılar olarak oldukça çekici kılıyor. Bu nedenle, hem yarasaların hem de kuşların navigasyon için doğrusal yer işaretleri kullanması şaşırtıcı değil. Burada bildirilen verilere dayanarak, uzun zeminin yapılar aynı zamanda bal arılarının yön bulma belleğinin önemli bileşenleridir ” diye sözlerini tamamladı yazarlar.
Yazan: Bilge KAPLAN
Bees follow linear landmarks to find their way home, just like the first pilots, 05.03.2023, Phys.org
Generalization of navigation memory in honeybees, 06.03.2023, Frontiers
Bir yanıt bırakın