本報訊 （記者 張宣） 自然界中，不少動(dòng)物演化出了神奇的“偽裝術(shù)”，幫助他們躲避天敵或捕捉獵物。擬態(tài)是其中比較常見(jiàn)的一種，如竹節蟲(chóng)擬態(tài)樹(shù)枝、螽斯擬態(tài)樹(shù)葉等。但在漫長(cháng)的地質(zhì)歷史中，昆蟲(chóng)的這些偽裝本領(lǐng)是如何起源以及演化的，我們知之甚少。近日，中國科學(xué)院南京地質(zhì)古生物研究所用人工智能技術(shù)對一億年前白堊紀緬甸琥珀進(jìn)行定量化計算，成功判定了昆蟲(chóng)擬態(tài)植物最早的化石記錄，相關(guān)研究成果近日在線(xiàn)發(fā)表在《歷史生物學(xué)》上。

　　“本次發(fā)現的擬態(tài)植物昆蟲(chóng)為直翅目蚤螻科的昆蟲(chóng)，該物種被命名為王氏擬葉蚤螻。” 研究員王博介紹，從形態(tài)上觀(guān)察，擬葉蚤螻與同時(shí)期苔類(lèi)和卷柏類(lèi)植物表現出了極高的相似性：中足腿節與脛節折疊后，與卷柏類(lèi)植物的小葉極度相似；后足腿節異常膨大，與卷柏類(lèi)等植物的葉片極其相似。經(jīng)過(guò)度量，擬葉蚤螻與卷柏類(lèi)等植物在尺寸上也極為接近，更加證明了擬葉蚤螻的擬態(tài)行為。

　　隨后，他們使用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對地質(zhì)歷史時(shí)期的擬態(tài)行為進(jìn)行了定量分析，并提供了一套初步的定量判定模型與方法。王博告訴記者，孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是近年來(lái)新發(fā)展的人工智能分析技術(shù)，被廣泛應用于圖像相似度衡量中。其主要利用對抗的思想，每次輸入一對圖片，使得經(jīng)算法優(yōu)化的目標與相似圖像對距離更小，不相似的圖像對之間距離更大。孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )還可以提取肉眼無(wú)法觀(guān)察到的多維信息，從而對不同圖片之間的語(yǔ)義距離進(jìn)行定量化計算。由此，便可以定量化計算出不同圖像之間的不相似度數值，從而客觀(guān)地判斷不同圖像之間的相似性。

　　“孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的定量化計算進(jìn)一步證明擬葉蚤螻的擬態(tài)行為。使用相似圖像對數據集的1836個(gè)圖像對對孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行初步訓練，得出現生昆蟲(chóng)是否擬態(tài)的判定值域。” 王博解釋?zhuān)ㄟ^(guò)計算得出的判定值域確認化石中昆蟲(chóng)是否擬態(tài)。

　　此次研究發(fā)現了七枚覆物偽裝昆蟲(chóng)，涉及兩大類(lèi)昆蟲(chóng)（嚙蟲(chóng)目和半翅目蟾蝽科）。其中六枚嚙蟲(chóng)目昆蟲(chóng)包括三個(gè)形態(tài)種類(lèi)，一枚蟾蝽科昆蟲(chóng)包含一個(gè)形態(tài)種類(lèi)。該蟾蝽科昆蟲(chóng)的背上覆蓋有大量的碎屑物，包括土壤顆粒、砂礫和植物碎屑等。這類(lèi)昆蟲(chóng)極有可能利用背部的剛毛將碎屑物質(zhì)粘在其背上。研究還發(fā)現在有花植物大輻射之前，大部分具有覆物行為的昆蟲(chóng)，都已經(jīng)演化出了覆物偽裝這一復雜行為。

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