Çoban köpekleri, büyük sürüleri tek başına güdebilme yeteneğini doğuştan gelen içgüdülerinin yanı sıra, eğitim ve deneyimle geliştirilen becerileri sayesinde başarırlar. Bu süreç, köpeğin sürüyle kurduğu iletişim, beden dili ve içgüdüsel sürü yönetimi tekniklerine dayanır.
Çoban köpekleri, nesiller boyu süren seçici üreme sayesinde sürü yönetme yeteneği gelişmiş ırklardır. Border Collie, Kangal, Akbaş ve Avustralya Çoban Köpeği gibi türler, sürü içindeki hareketleri kontrol etme içgüdüsüyle doğarlar.
Bu içgüdü, kurt gibi yırtıcıların avlanma davranışına benzer ancak öldürme içgüdüsü bastırılmıştır. Köpek, sürüyü yönlendirmek için ani hareketler yapar, sürü elemanlarını bir arada tutar ve ayrılanları geri getirir. Ancak, bu yeteneğin arkasındaki temel prensipler uzun yıllar boyunca gizemini korumuştur.
İngiltere’deki Swansea Üniversitesi ve İsveç’teki Uppsala Üniversitesi’nden araştırmacılar, bir çoban köpeğinin tek başına 100 koyundan oluşan bir sürüyü nasıl güdebildiğini açıklayan bir matematiksel model geliştirdi. Araştırmacılar, köpeğin bu süreci yönetirken yalnızca iki basit matematiksel kurala uyduğunu belirledi.
Geleneksel olarak, çoban köpeklerinin sürüyü sezgisel olarak yönettiği düşünülüyordu. Ancak araştırmacılar, köpeğin aslında sistematik bir strateji izlediğini ve belirli kurallar doğrultusunda hareket ettiğini gösterdi.
Çoban Köpeklerinin Kullandığı Sürü Algoritması Nedir?
İlk kural, köpeğin sürünün dağılmasını önlemek için oluşan boşlukları kapatmasına dayanır. İlginç olan, köpeğin koyunları bireysel olarak algılamamasıdır. Beyaz yünlü hayvanları tek tek ayırt etmek yerine, sürünün genel yapısındaki boşlukları fark eder. Köpek için sürü, bütün halinde hareket eden bir kütle gibi görünür ve ana odak noktası, bu bütünlükte meydana gelen açıklıkları kapatmak olur.
İkinci kural, köpeğin boşlukları yeterince kapattığında sürüyü ileriye doğru yönlendirmesini sağlar. Sürü dağılmadan bir arada tutulduğunda, köpek arkadan baskı yaparak hayvanları belirlenen yöne doğru hareket ettirir.
Bu sonuca ulaşmak için araştırmacılar, bir çoban köpeği ve 46 koyuna hassas GPS cihazları takarak hareketlerini izledi. Toplanan veriler daha sonra bir bilgisayar simülasyonuna aktarıldı. Sonuç olarak, köpeğin nasıl hareket ettiğini ve hangi durumlarda nasıl tepki verdiğini açıklayan bir model ortaya çıktı.
Çalışmanın baş araştırmacısı, Swansea Üniversitesi’nden Dr. Andrew King, konuyla ilgili şu açıklamayı yaptı: “Eğer bir çoban köpeğinin koyunları nasıl topladığını izlerseniz, hayvanın sürünün arkasında gidip geldiğini görürsünüz. Modelimizde de tam olarak bu hareketi gözlemledik. Modeli geliştirirken köpeğin neyi görebileceğini düşünmemiz gerekiyordu. Aslında köpek, önünde sadece beyaz, tüylü nesneler görüyor. Eğer koyunlar arasında boşluklar varsa veya boşluklar büyüyorsa, köpek bunları bir araya getirmeye çalışıyor.”
Araştırmanın bir diğer yazarı, Uppsala Üniversitesi’nden matematikçi Daniel Strombom, modeli şöyle özetledi:
“Modelde her adımda, köpek sürünün yeterince bütünleşmiş olup olmadığına karar veriyor. Eğer koyunlar dağınık görünüyorsa, onları bir araya getiriyor. Ancak zaten sıkı bir grup halindelerse, sürüyü hedefe doğru yönlendiriyor. Daha önceki modeller, büyük grupları yönlendirme konusunda başarılı olamamıştı. Birey sayısı 50’yi aştığında birden fazla çoban veya çoban köpeği gerekmeye başlıyordu.”
Sürü Yönlendirme Algoritması Nasıl Bir Toplumsal Fayda Sağlar?
En belirgin fayda, mühendislerin robot çoban köpekleri geliştirebilme ihtimalidir. Ancak çoban köpekleri gibi son derece zeki ve yetenekli hayvanların yerini robotların alması, herkes için heyecan verici bir fikir olmayacaktır. Çünkü çoban köpekleri, sadece işlevsellik açısından değil, insanlarla ve sürüyle kurdukları güçlü bağ nedeniyle de özel varlıklardır.
Daha pratik bir uygulama, otonom makineler içindir. Günümüzde yapay zeka ve robotik sistemler giderek daha akıllı hale geliyor. Onların hareketlerini en verimli şekilde yönlendirmek büyük önem taşıyor. Çoban köpeklerinin sürüyü yönetme algoritması, drone sürüleri, otonom araçlar ve robot koordinasyonu gibi alanlarda etkili bir model olacaktır.
Ayrıca insanlar da zaman zaman yönlendirilmek zorunda kalır. Büyük kalabalıkların yönetilmesi, bazen koyun sürülerinin yönlendirilmesine benzer dinamikler gösterebilir. Özellikle konserler, spor etkinlikleri, acil tahliyeler veya şehir içi yaya akışı gibi durumlarda, topluluk hareketlerini daha iyi anlamak ve yönlendirmek için bu algoritmalar kullanılabilir.
Kaynaklar ve İleri Okumalar:
- The Mathematics of Herding Sheep. Yayınlanma tarihi: How one single sheepdog herds a flock of one hundred. Mystery solved; Bağlantı: The Mathematics of Herding Sheep;/
- How one single sheepdog herds a flock of one hundred. Mystery solved; Kaynak site: ZME Science. Yayınlanma tarihi: How one single sheepdog herds a flock of one hundred. Mystery solved;. Bağlantı: How one single sheepdog herds a flock of one hundred. Mystery solved;/
- D. Strombom, R. P. Mann, A. M. Wilson, S. Hailes, A. J. Morton, D. J. T. Sumpter, A. J. King. Solving the shepherding problem: heuristics for herding autonomous, interacting agents. Journal of The Royal Society Interface, 2014; 11 (100): 20140719 DOI: 10.1098/rsif.2014.0719
Size Bir Mesajımız Var!
Matematiksel,matematiğe karşı duyulan önyargıyı azaltmak ve ilgiyi arttırmak amacıyla kurulmuş bir platformdur. Sitemizde, öncelikli olarak matematik ile ilgili yazılar yer almaktadır. Ancak bilimin bütünsel yapısı itibari ile diğer bilim dalları ile ilgili konular da ilerleyen yıllarda sitemize dahil edilmiştir. Bu sitenin tek kazancı sizlere göstermek zorunda kaldığımız reklamlardır. Yüksek okunurluk düzeyine sahip bir web sitesi barındırmak ne yazık ki günümüzde oldukça masraflıdır. Bu konuda bizi anlayacağınızı umuyoruz. Ayrıca yazımızı paylaşarak da büyümemize destek olabilirsiniz. Matematik ile kalalım, bilim ile kalalım.
Matematiksel
