本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
鮑勃·迪倫問道：“鳥兒是否擺脫了天空之路的束縛？” 當然，這是一個比喻（在迪倫的例子中，指的是逝去的愛情），但它之所以成立，是因為鳥類飛行的複雜性——從遷徙和導航到群體動態——長期以來一直是一個謎，其中不乏各種想法，但鮮有確鑿的答案。當然，昆蟲和哺乳動物也進化出了飛行能力，這是趨同進化的偉大例證之一，但鳥類飛行尤其令人著迷和神秘。
荷馬和亞里士多德都記錄了鳥類遷徙的細節；但如果從土著人民的神話和傳說來看，人類對鳥類飛行的興趣可能可以追溯到更久遠的時代。自從有人觀察鳥類以來，就出現了關於它們如何以及為何如此行事的理論。在現代，關於鳥類為何成群結隊以及為何以 V 字形遷徙的理論層出不窮，但答案卻寥寥無幾。但利用創新技術對椋鳥叢集和禿頭䴉遷徙進行的新研究表明，鳥類確實正在發生複雜的飛行動力學和基於感官反饋的快速調整，而這些 ранее 被認為是不可能的。
內建 GPS？沒那麼快
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當研究人員解答了關於鳥類如何以及為何以 V 字形遷徙的最大疑問之一時，禿頭䴉登上了 2014 年 1 月 16 日《自然》雜誌的封面。
“在過去的 50 或 60 年裡，已經有很多完全理論性的論文預測鳥類在 V 字形陣型中的位置，”倫敦大學皇家獸醫學院 (RVC)的鳥類飛行博士後史蒂文·葡萄牙博士說。但細枝末節很難捕捉，而且資料不完整：“以前，人們使用照片和影片，這無法提供正確的準確性。如果它們在同一平面上飛行，這些可能會扭曲高度，並且會遺漏資訊。它只能為您提供飛行快照，而不是動態影像。”
葡萄牙的團隊與 RVC 的結構與運動實驗室合作，從頭開始構建了一個飛行記錄器，該記錄器將一個 300 赫茲的加速度計與一個 5 赫茲的 GPS 同步，並且足夠輕，可以連線到禿頭䴉身上（它必須小於鳥類體重的 5%，以確保它不會對行為產生不適當的影響）。這兩個系統的結合使研究人員能夠透過高頻率的測量來準確地看到鳥類的位置以及它們的翅膀在做什麼。
該團隊將記錄器連線到 14 只幼年䴉身上，這些䴉是由一個保護組織 Waldrappteam 重新引入到它們在奧地利和德國的先前棲息地的。這些鳥類必須被教會它們的遷徙路線，並且以一定間隔跟在超輕型飛機後面飛行。雖然大多數鳴禽本能地知道遷徙路線，但像鵜鶘、鶴、鵝和䴉這樣的大型鳥類需要由它們的父母——或者在本例中是保護主義者——教它們去哪裡。這是一個能夠跟蹤鳥類如何飛行的獨特機會（並且在後勤上比捕捉野生禿頭䴉要簡單得多）。
從 45 分鐘飛行中獲取的記錄器結果揭示了一些 ранее 被認為但從未被明確證實的事情：鳥類調整了它們的翅膀拍打時間和相對於其他鳥類的位置，以最大限度地提高效率。“主要發現不僅是它們將自己置於捕捉上升氣流的最佳位置，而且這是一個主動的過程。跟隨在另一隻鳥後面的鳥的翼尖與前面那隻鳥的翼尖採用相同的路徑，因此它們會調整拍打的時間和方式，以儘可能多地捕捉上升氣流，”葡萄牙說。
為鳥類工程
喬治·楊博士是一位機械工程師，他仔細研究了椋鳥叢集（那些由閃閃發光的鳥類組成的巨大人群，病毒式影片就是由它們製成的），以瞭解最佳的群體行為——不僅僅是為了回答關於小型鳥類如何以及為何成群結隊的問題（這已經足夠有趣了），而是因為這些資訊可能對他在設計非生物智慧方面的工作有用。“我們正在研究如何設計感測器或機器人組，使它們能夠以低成本完成複雜而智慧的事情，”楊說。
椋鳥可以提供楊需要的答案，因為它們已經解決了在資訊（噪音）充足的大群體中進行通訊的問題。楊將這種工作稱為“生物啟發工程”——利用大自然的解決方案來解決持續存在的難題。
雖然人們知道在椋鳥群中，每隻鳥都會關注其最近的七個鄰居，但不明白的是為什麼。在 1 月份2013 年的《PLOS 計算生物學》研究論文中，楊和他在普林斯頓大學的博士生導師內奧米·倫納德（他在那裡攻讀博士學位）以及來自羅馬薩皮恩扎大學的同事確定，七是“最佳化群體凝聚力和個體努力之間平衡”的數字，根據該論文。
“基本上，如果鳥類關注的鄰居太少，你就無法將資訊傳遞到整個鳥群。如果一隻鳥關注的鄰居太多，它們就不會獲得更多資訊，它們只是在付出代價。六個或七個是保持鳥群連線所需的最小鄰居數量，”楊說。
為了找出這個神奇的數字，楊使用了逐幀分析的影片資料。跟蹤並繪製了群體中每隻鳥的位置和速度。“我們獲取了位置資料，並用它來重建假設的互動網路，”楊說。然後，一些創新技術的運用發揮了作用。
MatLab 是一種廣泛應用於工程領域的程式，用於應力分析和流體動力學，楊作為一名工程師對此很熟悉，但在他的椋鳥研究中，他用它來模擬生物系統。“我們最終處理了一個非常大的矩陣，每隻鳥都有一行和一列，但 MapLab 有自己的程式語言，可以讓你快速編寫大型計算程式”，例如來自椋鳥叢集中數百隻椋鳥的計算，楊說。
透過使用工程程式進行生物學分析，找到了神奇的數字，楊希望將這些知識應用於其他正在處理訊號和噪聲的系統，就像椋鳥有效地做到的那樣。“在一定範圍的鳥群大小和密度——以及在一定程度上，典型的鳥群厚度——內，相同數量的鄰居都是最佳的，這一事實表明，鳥類與之互動的鄰居數量可能是一種進化特徵，”楊說。
說到進化，有什麼比工程師使用軟體來理解自然解決方案，以解決最終使機器人更智慧的問題更能完美地例證我們現在的處境呢？