O Que Libélulas Nos Ensinam Sobre Auto-Endireitamento Aerodinâmico em Queda Livre

Com os seus corpos alongados, envergadura imensa e coloração iridescente, libélulas são um espetáculo único. Mas a sua originalidade não termina com a aparência: Como uma das espécies de insetos mais antigas do planeta, são inovadoras iniciais de voo aéreo.

Agora, um grupo liderado por Jane Wang, Professora de Engenharia Mecânica e Aeroespacial no College of Engineering da Cornell University, desvendou a física intrincada e controlos neurais que permitem libélulas endireitarem-se enquanto caem.

A investigação revela uma cadeia de mecanismos que começa com os olhos da libélula — todos os cinco — e continua através dos seus músculos e pitch das asas.

O paper da equipa, "Recovery Mechanisms in the Dragonfly Righting Reflex," foi publicado a 12 de Maio em Science. Wang co-escreveu o paper com James Melfi, Ph.D., e Anthony Leonardo do Howard Hughes Medical Institute (HHMI) em Ashburn, Virginia.

Por duas décadas, Wang tem usado modelagem matemática complexa para compreender mecânica de voo de insetos. Para Wang, física é tão importante como genética em explicar evolução de organismos vivos.

"Insetos são as espécies mais abundantes e foram os primeiros a descobrir voo aéreo. E libélulas são alguns dos insetos mais antigos," Wang disse. "Tentar ver como se endireitam no ar daria insight sobre tanto origem do voo como animais evoluíram neuro-circuitarias para equilibrar no ar e navegar através do espaço. As suas trajetórias são complexas e imprevisíveis. Libélulas constantemente fazem manobras, sem seguir direção óbvia. É misterioso."

Para estudar estas dinâmicas de voo e os algoritmos internos que as governam, a equipa desenhou experiência comportamental controlada na qual uma libélula seria largada de cabeça para baixo de um tether magnético — premissa não muito diferente das famosas experiências de gatos a cair dos anos 1800 que mostraram como certos "reflexos hardwired" resultavam em felinos a aterrar nas patas. Descobriram que ao largar libélula cuidadosamente sem contacto das patas, as manobras confusas do inseto na verdade seguiam o mesmo padrão de movimento, que os investigadores conseguiram capturar com três câmaras high-speed a filmar a 4.000 frames por segundo. Marcadores foram colocados nas asas e corpo da libélula, e movimentos reconstruídos via software de tracking 3D.

Os investigadores tiveram de considerar numerosos fatores — desde aerodinâmica instável de interações asa-ar à forma como corpo de libélula responde às asas a bater. Há também aquela força persnickety que todos os seres terrestres devem eventualmente confrontar: gravidade.

Wang e Melfi conseguiram criar modelo computacional que simulou com sucesso as acrobacias da libélula. Mas uma questão chave persistia: Como sabem libélulas que estão a cair, para que possam corrigir trajetória?

Wang percebeu que, ao contrário de humanos que têm sentido inercial, libélulas podiam confiar nos seus dois sistemas visuais — um par de grandes olhos compostos, e três olhos simples chamados ocelli — para avaliar a sua verticalidade.

Testou a sua teoria bloqueando olhos de libélula com tinta e repetindo experiência. Desta vez, a libélula teve muito mais dificuldade recuperando em voo.

"Estas experiências sugerem que visão é a primeira e via dominante para iniciar reflexo de endireitamento da libélula," Wang disse.

Essa cue visual desencadeia série de reflexos que envia sinais neurais para as quatro asas da libélula, que são acionadas por um conjunto de músculos diretos que modulam assimetria de pitch asa esquerda e direita accordingly. Com três ou quatro golpes de asa, uma libélula a tombar pode rolar 180 graus e retomar voo right-side up. O processo inteiro leva cerca de 200 milissegundos.

"O difícil foi descobrir a estratégia chave de controlo dos dados experimentais," Wang disse. "Levou muito tempo para compreender mecanismo pelo qual pequena assimetria de pitch pode levar à rotação observada. A assimetria chave está escondida entre muitas outras mudanças."

A combinação de análise cinemática, modelagem física, e simulações de voo 3D dá agora aos investigadores forma não-invasiva de inferir conexões cruciais entre comportamentos observados de animal e procedimentos internos que os controlam. Estes insights podem também ser usados por engenheiros olhando para melhorar performance de pequenas máquinas voadoras e robôs.

"Controlo de voo na escala de dezenas ou centenas de milissegundos é difícil de engenhar," Wang disse. "Pequenas máquinas a bater asas agora podem descolar e virar, mas ainda têm dificuldade permanecendo no ar. Quando inclinam, é difícil corrigir. Uma das coisas que animais têm de fazer é precisamente resolver estes tipos de problemas."