昆虫虽拥有微小的神经系统，却能在复杂环境中展现出高度适应性行为。这一现象引发了科学界的广泛兴趣：昆虫如何通过有限的计算资源实现高效的感觉运动整合？如何利用工程工具揭示其行为机制？

Applied Sciences 期刊发表了一项名为“感官-运动干预系统在理解昆虫适应行为中的应用”的综述研究，系统总结了利用工程工具干预昆虫感觉运动系统的最新进展，为仿生机器人及人工智能设计提供了新思路。

从生物到工程：昆虫适应性行为的解密之旅

昆虫的适应性行为源于其与环境的高效互动。传统生物学实验难以在开放环境中精确控制变量，而工程工具的引入为这一难题提供了创新解决方案。文章提到了一种结合生物学与工程学的实验框架，通过以下两种系统揭示昆虫行为机制：

1、昆虫机载系统 (Insect On-Board System)：昆虫作为“驾驶员”控制机器人，通过操纵感觉输入与运动输出，分析其行为适应性 (图1)。

2、昆虫虚拟现实系统 (VR for Insects)：在虚拟环境中提供多模态感觉刺激 (如气味、气流、视觉)，定量研究昆虫的行为决策过程 (图2)。

图1. 使⽤昆⾍机载系统对成年雄性蚕蛾⽓味源进⾏定位的实验

图2. 使⽤虚拟现实系统对昆⾍进⾏⾏为实验

技术亮点：感觉运动干预的创新应用

1、动态环境模拟：通过虚拟现实系统精确控制气味分布与气流方向，模拟自然环境中复杂的感觉刺激。

2、感觉-运动解耦实验：反转气味或运动方向输入，验证昆虫对双侧感觉信息的依赖 (如蚕蛾的性信息素追踪行为)。

3、多模态信息整合：研究发现，蚕蛾通过结合气味与气流信息优化导航效率，而视觉刺激在特定条件下进一步辅助行为调制。

蚕蛾导航行为的深度解析

以蚕蛾的性信息素追踪为例，研究团队发现：

1、局部气味梯度是决定运动方向的关键因素。

2、气流信息帮助昆虫调整运动速度，在感知错误方向时主动降低活动强度。

3、间歇性气味信号 (约0.7 Hz) 触发最积极的趋近行为，与雌蛾信息素释放频率 (0.8 Hz) 高度吻合。

未来方向：从行为到神经机制

尽管当前研究已实现行为层面的解析，但昆虫神经系统的具体处理机制仍需探索。未来研究将聚焦：

1、神经活动监测：结合钙成像与电生理技术，揭示感觉运动整合的神经基础。

2、户外实验扩展：通过“Animal-in-the-Loop”系统研究自然环境中昆虫的行为适应性。

仿生应用：将昆虫的高效算法应用于机器人导航与人工智能设计，解决复杂环境下的任务执行问题。

结语：小昆虫与大启示

这项研究不仅为理解生物适应性行为提供了新工具，也为仿生机器人、智能传感器及微型计算系统的开发开辟了道路。在人工智能与机器人技术面临算力瓶颈的今天，昆虫的“具身智能”或许能为高效自主系统的设计带来革命性灵感。        

在生命科学与工程学的交叉领域，掌握昆虫行为密码的研究者，正引领下一代仿生技术的浪潮。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/2658182

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/applsci

Applied Sciences 期刊介绍

主编：Prof. Dr. Giulio Nicola, Cerullo, Politecnico di Milano, Italy

期刊主题涵盖应用物理学、应用化学、工程、环境和地球科学以及应用生物学的各个方面。

2023 Impact Factor：2.5

2023 CiteScore：5.3 

Time to First Decision：18.4 Days

Acceptance to Publication：2.9 Days