魚群能夠完成復雜、協調的動作，而不會相互碰撞。它們齊頭并進，但不會跟隨領頭魚。為了嘗試理解集體動物行為的復雜性，來自東北大學的研究人員開發了一種基于視覺線索模擬魚類群體運動的模型。該模型結合了魚類關注附近快速移動的魚類的傾向，揭示了動態魚類群居背后的機制。

“魚的視角很廣，可以發現魚群中的許多其他魚，”Susumu Ito 解釋道，“然而，最近的一項實驗發現，每條魚都會從幾個目標中選擇一條魚并追蹤其運動。這是選擇性決策的一個絕佳例子。”

關注魚群中的每一條魚需要處理大量的信息。就像我們只關注一頁文本中的單詞一樣，魚可以關注決定其下一步行動的最突出的目標。雖然直接游在前面的魚似乎是最好的選擇，但實際上，稍微偏向側面的魚往往會引起注意。

伊藤和他的團隊構建了一個將視覺注意力考慮在內的模型，以闡明選擇性視覺互動在一大群魚中的作用。它結合了視網膜神經節細胞的特點，這些細胞優先向更近、移動更快的目標發射信號。然后，視覺注意力被引導到最強信號的方向。只有處于視覺注意力聚光燈下的魚才能影響單個魚的運動。

研究團隊利用數值模擬發現，當一條魚跟隨三個連續游動的目標時，它往往會被左側或右側的目標吸引，因為它們的表觀尺寸較大。從后面直接看，一條面朝前方的細長魚看起來比一條露出較長輪廓的魚小得多。這些結果復制了之前實驗中看到的選擇性跟蹤運動。

此外，該模型還再現了魚群的各種集體形態：旋轉渦流、直線、隨機和轉彎。在轉彎形態中，魚反復在直線和旋轉運動之間交替，從而使魚群動態地重塑自身。

“在蝗蟲和蒼蠅身上也觀察到了選擇性追蹤行為”，伊藤補充道。“我們希望將來能將該模型擴展到各種生物的群體運動。該模型的三維版本也許能夠解釋被稱為餌球的巨大魚群的形成。”

該研究的詳細信息于 2024 年 7 月 23 日發表在PNAS Nexus雜志上。