Um novo estudo ajuda a explicar um comportamento pouco caracterizado, mas comum entre os animais e mostra que os mamíferos forrageadores tiram proveito da física de como os cheiros se movem no ar e no solo.
A maioria das pessoas está familiarizada em ver um coelho parando e de pé sobre as patas traseiras para cheirar o ar ou um cachorro alternando entre cheirar o chão e o ar. Mas decifrar por que os animais se envolvem nesses comportamentos é um desafio para os cientistas.

“Usamos o que sabemos sobre como o cheiro é carregado pelo vento e no solo para entender melhor por que os animais se envolvem nesse comportamento”, explica o coautor Nicola Rigolli, pesquisador de pós-doutorado no Machine Learning Genoa Center, Dept Civil Chemical Engenharia Ambiental, Universidade de Genova, Itália. “Usamos então técnicas de aprendizado de máquina para identificar a estratégia ideal para localizar a fonte de um cheiro”.

Em seus experimentos, a equipe criou simulações de computador de como os aromas se movem em um ambiente turbulento. Eles então modelaram os prós e contras de diferentes abordagens que um animal pode adotar para rastrear um cheiro. Os modelos mostram que um animal simulado por computador projetado para minimizar o tempo que leva para rastrear um cheiro alternaria entre cheirar o ar e lançar ao longo da superfície do solo para encontrar o cheiro.

Quando um animal está muito a favor do cheiro, eles param e empinam para cheirar com mais frequência, porque é mais provável que sintam um cheiro distante no ar. À medida que se aproximam da fonte do odor, os animais farejarão o solo com mais frequência e farão uma pausa para cheirar o ar com menos frequência.

"Os cheiros no ar são escassos e mais difíceis de rastrear do que os cheiros ao longo do solo, mas eles se movem mais rápido e por distâncias maiores. Os benefícios de cheirar perto do solo ou no ar, portanto, variam dependendo da distância do animal à fonte do cheiro", explica co-autor principal Gautam Reddy. Reddy conduziu o estudo como pesquisador de pós-doutorado no NSF-Simons Center for Mathematical and Statistical Analysis of Biology na Universidade de Harvard em Cambridge, Massachusetts.

As descobertas da equipe também podem se aplicar a criaturas marinhas, como caranguejos ou moluscos, que também parecem mover seus corpos em diferentes alturas enquanto rastreiam uma fonte potencial de alimento. Mas os autores alertaram que o modelo é uma versão simplificada da vida real. Não considera todas as variáveis ​​possíveis que podem afetar o comportamento animal. Por exemplo, os animais podem ter uma capacidade mais limitada de lembrar informações do que um computador, e suas limitações de memória podem influenciar seu comportamento.

“Esperamos que nossos resultados inspirem outros cientistas a realizar experimentos com cães, roedores e animais aquáticos que possam nos ajudar a aprender mais sobre esses comportamentos em ambientes do mundo real”, conclui o autor sênior Massimo Vergassola. Vergassola liderou o estudo enquanto trabalhava primeiro na Universidade da Califórnia, San Diego como professor de física, e depois no Laboratoire de physique de l'École Normale Supérieure, Sorbonne Université, Paris, em conjunto com o colega autor sênior, Agnese Seminara, professor de dinâmica de fluidos da Universidade de Gênova.

A pesquisa foi publicada em eLife . + Explorar mais

O que o nariz não sabe ajuda a vida selvagem:usando dicas olfativas para proteger espécies vulneráveis ​​