Команда изучила модели поведения самцов японских древесных лягушек в разные промежутки времени. Для этого они поместили трех лягушек в отдельные клетки и записали их вокальное взаимодействие. Они обнаружили, что лягушки избегали накладывающегося кваканья и все вместе переключались между криком и тишиной.
Затем исследователи создали математическую модель, чтобы адаптировать акустические учения лягушек с технологической выгодой, поскольку такие модели аналогичны тем, которые ценятся в сетях. Результаты опубликованы в журнале Royal Society Open Science.
«Мы обнаружили, что соседние лягушки избегают временного перекрытия, что позволяет четко слышать отдельные голоса», – объясняет соавтор исследования Даичи Коминами. "Таким же образом соседние узлы в сенсорной сети должны чередовать тайминги передачи данных, чтобы пакеты данных не конфликтовали."
В наблюдаемых трио лягушек также были периоды чередования коллективного молчания и припева. Избегание перекрытия было последовательным (детерминированным), в то время как последние коллективные вызовы были более разнообразными (стохастические).
Еще одна полезность этого паттерна заключалась в том, что он умно позволял лягушкам отдыхать от их криков, требующих больших затрат энергии.
Затем исследователи разработали математическую модель, включающую основные паттерны взаимодействия лягушек и адаптирующую их к фазовому формату, пригодному для использования в технологических целях.
«Мы смоделировали состояния вызова и молчания детерминированным способом», – говорит ведущий автор Иккю Айхара, – «при этом моделировали переходы к ним и от них стохастическим способом. Эти модели качественно воспроизводили звонки реальных лягушек и затем были полезны при проектировании автономных распределенных систем связи."
Такие системы должны грамотно регулировать отдачу и принятие, активность и отдых. Поэтому в третьей части исследования исследователи использовали модель для управления трафиком данных в беспроводной сенсорной сети.
Эти сети являются ключевым компонентом Интернета вещей, поскольку их рассредоточенные узлы датчиков измеряют и передают различные характеристики окружающей среды. Затем, благодаря сложной координации, собранные данные передаются в центральную систему.
Они обнаружили, что кратковременное чередование особенно эффективно для предотвращения коллизий пакетов данных.
Между тем, циклические и коллективные переходы в долгосрочном масштабе давали надежду на регулирование энергопотребления.
«У этого исследования есть двойная польза», – говорит соавтор Масаюки Мурата. "Это приведет как к более глубоким биологическим знаниям в понимании хора лягушек, так и к большей технологической эффективности в беспроводных сенсорных сетях."