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一生只為一人傳情,卻被誤解了 16 年的波溫蘇鐵象鼻蟲

蕭昀_96
・2020/10/25 ・3299字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 561 ・九年級

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你可能體會過屁股開花,那有聽過「鐵樹開花」嗎?

所謂鐵樹,指的就是蘇鐵 (Cycads),繁殖期時結有鮮豔雌毬果和雄毬果,人工種植環境下往往多年才開一次花(毬果),因此鐵樹開花比喻事物罕見或極難實現。

蘇鐵是木本、雌雄異株且外型類似棕櫚的裸子植物,它們起源於二疊紀並且興盛於中生代,然而在開花植物興起後慢慢衰退淡出歷史舞臺,現生的蘇鐵分布於熱帶和亞熱帶區域,雖然有些種類被廣泛利用為田園造景,然而多數種類面臨著棲地破壞、非法交易和外來入侵物種的威脅,許多種類都名列 IUCN 的保育名錄中。

Cycas revoluta 是園藝造景中常見的蘇鐵種類之一。圖/Wikipedia

只在澳洲有!極其稀少的「美麗波溫蘇鐵」

澳洲是世界上主要的蘇鐵多樣性中心之一,擁有 4 個屬接近 90 個物種,其中波溫蘇鐵屬 (Bowenia) 外型特殊且珍貴稀有,目前地球只能看到兩個現存活生生的物種,相較於多數蘇鐵的棕櫚狀葉子,波溫蘇鐵的葉形渾圓,為僅產於澳洲的特有植物。

其中,美麗波溫蘇鐵 (Bowenia spectabilis) 是《瀕臨絕種野生動植物國際貿易公約》 (CITES) 附錄的物種,保育重要性高,僅分布於北昆士蘭的熱帶雨林區,通常成群分布,植株間不會相隔太遠。

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美麗波溫蘇鐵僅分布於北昆士蘭的熱帶雨林區,圖 A 為植株整體、圖 B 是雄毬果、圖 C 是雌毬果。圖/作者提供

專一且唯一的授粉者,像極了愛情

雖然蘇鐵過往長期被以為是藉由風媒傳播進行授粉,然而近年已證實蘇鐵是真真正正的蟲媒植物喔!

本文的主角——闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲 (Miltotranes prosternalis) 就是美麗波溫蘇鐵專一且唯一的授粉者。

授粉的機制大致上為:一年一度初夏的蘇鐵生殖期時,雌雄植株會各自生成毬果,雄毬果的小孢子葉組織富含養分,可吸引象鼻蟲進食、交配和產卵,是如同糖果屋一般的存在,若吃過一輪雄毬果小孢子葉而渾身沾滿花粉的象鼻蟲進入了雌毬果,則授粉過程水到渠成,像極了愛情

闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲 (Miltotranes prosternalis) 是美麗波溫蘇鐵專一且唯一的授粉昆蟲。
圖/作者提供

雌毬果雖然長的跟雄毬果類似,但其大孢子葉並不提供這樣的「糖果屋」功能,到底雌毬果是否靠著特殊的化學氣味「吸引」了象鼻蟲,還是藉由擬態雄毬果的外型和氣味來騙到走錯路的象鼻蟲,具體的授粉細節尚未明瞭

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不管怎麼說,我們都能在野外觀察到有象鼻蟲造訪雌毬果,同時這些象鼻蟲也常常被發現沾滿了花粉。

飛往澳洲,踏上尋找象鼻蟲的征途

2019 年 10 月底,在我澳洲博班旅程的第三個學期末,有幸和所上同仁一同前往北昆士蘭雨林區域進行 14 天的採集,我也當了隨隊伙房兵兩周,體驗了衣食父母的辛苦(?)。

跟著筆者一起進入北昆士蘭雨林採集吧!圖/李韵攝。

在這趟野外採集中,我們針對了當地特有的美麗波溫蘇鐵與其專一授粉者闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲的生態進行了野外調查,並採集了一些幼蟲帶回實驗室進行飼養。

在本研究前的距今 16 年前,當我還在唱著「窗台蝴蝶像詩裡紛飛的美麗章節」及「不懂愛恨情愁煎熬的我們都以為相愛就像風雲的善變」的時候,詹姆士庫克大學的植物學家 Gary Wilson 發表了有關波溫蘇鐵系統學和相關生物學的碩士論文

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翻出 16 年前的研究,戰起來!

在他的論文和期刊發表中,他提到波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲會在雄毬果內發育並化蛹,而在蘇鐵生殖季比較末期才出現的象鼻蟲幼蟲/蛹則會選擇在蘇鐵植株附近的表層介質進行休眠並再次活躍於次年的毬果繁殖期,而由於在北昆士蘭地區緊接著蘇鐵生殖季的是雨季,有著豐沛的降雨,他認為濕潤的介質是這些象鼻蟲幼蟲生存所需 (Wilson 2002a, b, 2004)。

然而在我們研究中,我們結合了實驗室內人工飼養的資料和野外觀察,我們重新對闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲的生態習性進行了釐清,並反駁了 Wilson 的觀點:

  • 問:波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲會在雄毬果內發育並化蛹嗎?
  • 答:我們認為不會,而是幼蟲會離開雄毬果並就地尋找適合的介質建造蛹室和化蛹。

教授你搞錯了,「這根本不是象鼻蟲!」

我們綜合三點反駁原觀點:

  1. 為該學者在論文中提供的照片根本就不是象鼻蟲,甚至不是甲蟲的蛹
  2. 經過人工飼養後,我們發現所有的幼蟲都可以在實驗人員提供的腐朽木質中化蛹並羽化。
  3. 在我們的採集中發現,雖然在小小的毬果裡可以發現超過十隻幼蟲進食,但成熟雄毬果分解、腐化的速度相當快(兩周),考慮了我們飼養時的蛹期(五周),不太可能在野外的毬果還有足夠的介質和空間可供幼蟲化蛹

因此,我們認為波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲在野外應該是就地尋找適合介質化蛹

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地方博士生正在調查美麗波溫蘇鐵與波溫蘇鐵象鼻蟲的生態。圖/劉振華攝。
  • 問:波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲/蛹會在植株附近的表層介質進行休眠並再次活躍於次年的毬果繁殖期嗎?
  • 答:我們覺得不會,而是以成蟲形式度過蘇鐵繁殖季間期的。

我們依舊對這個論點進行了批判,首先,該學者提供在學位論文中的照片依舊鑑定錯誤,再者,我們此趟進行採集的區域中,不論是成熟或未成熟的植株附近表層介質都完全找不到所謂的休眠幼蟲或是蛹,而最終在我們的飼養中,所有的幼蟲都是按時羽化離開蛹室的,沒有任何的休眠。

雖然無法得知牠們在野外時細節上如何度過這段長達一年的蘇鐵繁殖季間期,是否有其他替代食物?或者能不吃不喝熬過去?

然而目前證據仍然較為支持波溫蘇鐵象鼻蟲在野外應該是以成蟲形式度過蘇鐵繁殖季間期的,這點在其近親澳蘇鐵象鼻蟲 (Tranes) 也已被觀察到。

野外採集需要眾人的協力合作,感謝每位野外工作同仁,因為拍合照的時候我在炒麵,所以拿了平底鍋出來XD(箭頭所指)。圖/作者提供
  • 問:波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲喜歡濕潤的環境條件嗎?
  • 答:我們仍然持否定觀點,認為通風、稍嫌乾燥的環境能讓蟲體順利存活。

在我們的飼養中已證實濕潤的介質會讓幼蟲焦躁不安過動而死亡,這點在我們針對近親澳蘇鐵象鼻蟲的飼養嘗試中,也發現類似的狀況,反倒是通風、稍嫌乾燥的環境能讓蟲體順利羽化。

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尤其北昆士蘭雨林區在夏季時會大量降雨,在這樣的環境條件下,牠們真的會在幼蟲或蛹階段時利用休眠來度過這段潮濕期間嗎?

Wilson 的推論實在讓人難以信服,這樣的環境條件更支持了我們的推測,闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲比較有可能以成蟲樣貌來度過蘇鐵繁殖季

我們的人工飼養發現,所有的波溫蘇鐵象鼻蟲幼蟲都在我們提供的腐朽木質中化蛹並羽化,並且沒有觀察到任何的蛹期或幼蟲休眠現象。圖/原文研究

本研究除了增進了闊胸波溫蘇鐵象鼻蟲這個獨特的澳洲蘇鐵專一授粉者的認識外,我們所提出的飼育方法也有助於未來對近緣類群進行飼養以取得更進一步的生物學資訊,本論文已線上刊載於日本昆蟲學會的期刊「昆蟲學科學 (Entomological Science) 」。

  1. Wilson, GW. 2002a. Focus on Bowenia spectabilis Hook. Ex Hook. Encephalartos 70, 10–14. 
  2. Wilson, GW. 2002b. Insect pollination in the cycad genus Bowenia Hook. ex Hook. f. (Stangeriaceae). Biotropica 34, 438–441. 
  3. Wilson, GW. 2004. The biology and systematics of Bowenia Hook ex. Hook f. (Stangeriaceae: Bowenioideae) (Masters (Research) Thesis). James Cook University, Cairns
  4. 原文研究:Hsiao, Y. Oberprieler, R.G. 2020. Bionomics and rearing of Miltotranes prosternalis (Lea, 1929) (Coleoptera: Curculionidae), a mutualistic cycad pollinator in Australia. Entomological Science 23: 369–373. doi: 10.1111/ens.12434.
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蕭昀_96
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澳洲國立大學生物學研究院博士,在澳洲聯邦科學與工業研究組織國立昆蟲標本館完成博士研究,目前是國立臺灣大學生態學與演化生物學研究所博士後研究員,曾任科博館昆蟲學組蒐藏助理。研究興趣為鞘翅目(甲蟲)系統分類學和古昆蟲學,博士研究主題聚焦在澳洲蘇鐵授粉象鼻蟲的系統分類及演化生物學,其餘研究題目包括菊虎科(Cantharidae)、長扁朽木蟲科(Synchroidae)、擬步總科(Tenebrionoidea)等,不時發現命名新物種,研究論文發表散見於國內外學術期刊 。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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蟻巢營養內循環,螞蟻的蛹不動也能貢獻社會
寒波_96
・2022/12/20 ・2477字 ・閱讀時間約 5 分鐘

人類對螞蟻可謂無比熟悉,許多人還不識字就認識螞蟻了;相關的科學研究也十分豐富,產出如威爾森(E. O. Wilson)這類科學大師。2022 年底問世的一篇論文,卻出乎意料地報告一條普遍存在,此前卻一直受到忽視的現象:

螞蟻的蛹會分泌液體,作為成蟲與幼蟲的營養液。

圖/drawception

螞蟻社會的內循環營養液

螞蟻是完全變態的昆蟲,有卵、幼蟲、蛹、成蟲 4 個階段。眾所皆知螞蟻是社會性昆蟲,整個蟻巢運轉精密,但是蛹有好幾天固定不動,除了佔空間以外,在蟻巢裡好像沒什麼存在感。

這項研究主要的對象是畢氏粗角蟻 (Ooceraea biroi) ,近年成為探索螞蟻奧秘的主力。照論文的寫法,一開始目的很單純,就是把蛹從蟻巢中移出,看看孤獨對螞蟻有什麼影響。

被移出巢穴的蛹,羽化成蟲的比例有 90% ;即使周圍沒有同儕,絕大部分的蛹似乎也能成功轉大蟲。然而過程沒這麼簡單。

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將螞蟻的蛹由巢中取出,搜集分泌液體的裝置。羽化前幾天,蛹會由白轉而黑化,羽化前 6 天開始分泌液體。圖/參考資料 1

蛹在成功羽化的前幾天會黑化,論文觀察到當蛹開始黑化不久,也就是羽化的 6 天之前,每天都會分泌出液體。留著液體會害蛹被自己淹死,人為將液體移除,蛹才能順利羽化。

如果是在原本的蟻巢中,蛹排放的液體還來不及把自己淹死,就會慘遭黴菌入侵感染而亡。所幸慘劇實際上不會發生,因為成年螞蟻會將液體去除。

將藍色染劑注入蛹,一天後觀察到成蟻的消化道都出現藍染,可見蛹產生的液體,都隨即轉移進入前輩同儕的肚子。分析蛹產生的液體,得知營養十分豐富。

把食用藍色染料注入蛹,便可觀察蛹分泌液體的轉移。圖/參考資料 1

完全變態的昆蟲,從幼蟲到成蟲的過程中經過蛹的階段,將幼年的身體砍掉重練。螞蟻蛹分泌的液體顯然來自蛹期分解的身體,可謂原汁原味的液化螞蟻。這些容易吸收的成分,在巢穴中直接轉移給同類,毫不浪費。

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這些幼體原汁原味形成的液體營養豐富,其他會化蛹的昆蟲也會產生類似的產物,為什麼不會把自己淹死,或是被黴菌感染?應該是由於那些昆蟲會將其回收利用,轉化為成年身體的建材。社會性生活的螞蟻卻是直接排放出去,變成其他個體的食物。

同時餵養更老與更小的同儕

成年螞蟻以外,蛹產生的液體也是寶寶的營養補充液。螞蟻幼蟲移動能力有限,成年螞蟻會將寶寶放到蛹的旁邊,方便它們液來伸口。沒有液體也能正常長大,不過有得吃的幼體,生長速度更快、存活率更高。

幼蟲破蛋出生的之後一天,蛹也開始分泌液體。圖/參考資料 1

近來在台灣出名的紅火蟻(Solenopsis invicta)雖然兇狠,卻也是畢氏粗角蟻的菜單美食之一。有個實驗是給予紅火蟻和蛹,讓成年蟻選擇,結果大部份都優先將寶寶放在蛹旁邊,可見它們認為蛹提供的善液,是更佳的育幼食品。

換句話說,螞蟻在幼年階段到成年之間的蛹,同時支持更老與更小的同儕。

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奧妙還不僅如此,和一般印象不同,畢氏粗角蟻沒有特定蟻后,也缺乏男生,所有成員皆為工蟻,再透過孤雌生殖進入生殖時期。

奇妙的是,蟻巢中處於不同階段的螞蟻,時程非常協調。當卵孵化出寶寶的一天後,蛹也開始分泌液體。也就是說寶寶從出生以後,馬上就能獲得營養補充液,概念實在很像哺乳動物的哺乳。

檢視螞蟻大家族 5 大群各自的代表,都觀察到蛹分泌類似的液體。圖/參考資料 1

畢氏粗角蟻只是一種螞蟻,論文還調查螞蟻分類上其他 4 大群的成員,發現各種螞蟻的蛹都會分泌液體,而且內容物極為相似。由此推敲,這是螞蟻大家族的普遍現象,可能在眾蟻尚未分家之前已經存在。

螞蟻巢穴的內部循環如此協調,充分反映出社會性昆蟲的優點,但是同為社會性昆蟲的蜜蜂沒有。這應該是螞蟻演化為社會性的重要一步,卻不是其他社會性昆蟲的特徵。

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想來也很奇妙。人們對螞蟻很熟,研究螞蟻、養螞蟻的人一大堆,可是這回報告的現象儘管普遍,卻只是首度被明確指出。我猜以前應該有人發現這件事,只是沒有深入鑽研。

等待探討的問題,無所不在,只要有心。

延伸閱讀

參考資料

  1. Snir, O., Alwaseem, H., Heissel, S., Sharma, A., Valdés-Rodríguez, S., Carroll, T. S., … & Kronauer, D. J. (2022). The pupal moulting fluid has evolved social functions in ants. Nature, 1-7.
  2. A fluid role in ant society as adults give larvae ‘milk’ from pupae
  3. Anatomy of a superorganism: Ant pupae secrete fluid as ‘milk’ to nurture young larvae
  4. Pupating ants make milk — and scientists only just noticed

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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你怎麼知道春天來了?樹蛙會大聲告訴你——《傾聽地球的聲音》 
商周出版_96
・2022/12/13 ・3434字 ・閱讀時間約 7 分鐘

被放大存在感的叫聲

春雨樹蛙的發聲方式,是從肺部抽入一陣氣流送向氣管內的聲帶,喉囊收到爆衝而來的聲音和氣流鼓脹起來,將聲音向四面八方播送出去。

緊接著彈性十足的氣囊把空氣送進肺部,春雨樹蛙因此不需要打開鼻孔吸氣,就能夠再叫一聲。兩棲動物沒有肋骨和橫膈膜,所以牠們靠核心肌群推送空氣,這些核心肌群的重量占雄蛙體重的百分之十五。

為什麼要這麼大費周章? 一隻春雨樹蛙的叫聲可以傳到至少五十公尺外,方圓大約七千八百平方公尺內都聽得見。而牠的體長只有二.五公分,占用的地面也只有四平方公分。

台北樹蛙。圖/wikipedia

透過叫聲,春雨樹蛙將自己在森林裡的存在感放大將近兩千萬倍,這還沒算上聲音往上傳送到枝頭聽眾的耳朵。聲音讓動物在複雜的環境裡找到彼此,促進物種繁衍,否則物種的傳承將會面臨考驗。

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從陸地上的蛙類、昆蟲和鳥類,到大海裡的魚類、甲殼動物和海洋哺乳類,聲音通訊帶來諸多益處,間接幫助發聲動物完成各自在生態中所扮演的角色。

春雨樹蛙也有安全社交距離

春雨樹蛙不只宣揚牠的存在與所在,還透露牠的體型大小、健康狀態,或許還有個別身分。這些資訊是遠距社交的媒介。相互競爭的雄蛙在沼澤區彼此保持距離,降低面對面衝突的危險。

雌蛙不只藉此找到伴侶,還能評估對方,不需要冒著受傷或感染疾病的風險接近對方。因此,聲音增加了動物行為中身體距離與意思表達的細緻度,取代爭奪領域時的直接戰鬥,對潛在配偶的觀察也比耳鬢廝磨時更全面、更仔細。

當雌春雨樹蛙從落葉堆裡的冬季藏身處出來,一面等待充滿防凍糖分的身體回溫,一面根據聲音線索獲知繁殖沼澤的位置。她或許也還記得這片土地的輪廓與氣味,因為她已經在這處森林裡棲息兩年以上,吃著蜘蛛和昆蟲,才長成有繁殖能力的成蛙。

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春雨樹蛙們在春天才會從冬季藏身處出來,現身在森林中。圖/pixabay

科學家研究其他蛙類發現,牠們有極佳的空間記憶和找路的能力,尤其擅長尋找繁殖地點。春雨樹蛙或許也是如此。雌蛙在記憶(當然還有聲音)的引導下,出發前往溼地。在她生命旅程的這個階段,聲音引導她前往潛在對象的所在。

如何增加尋覓配偶的準確度

繁殖鳴聲最原始的功能,可能就是為了在廣大的環境中找到伴侶。對於森林裡的嬌小動物而言,聲音方便牠們在幾分鐘內找到伴侶。

如果漫無目標以肉眼搜尋,恐怕要花上幾星期。某些物種也靠氣味軌跡覓偶,留下線索讓嗅覺靈敏的追求者跟隨,但聲音能傳得更遠,也更容易追蹤。

物種特有的聲音也增加尋覓配偶的準確度,降低被獵食的風險。尋找潛在配偶的過程也可能遇上掠食者。聲音遠距離表明身分,尋找配偶的危險性因此大幅降低。但有些掠食者會利用獵物的求偶信號,增加獵物誤認配偶身分的危險。例如澳洲的掠食螽斯會模仿母蟬的求偶聲,讓多情的公蟬自投羅網。

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當雌蛙橫越森林地面抵達溼地,聲音的功能就改變了。現在她聆聽隱藏在個別聲音裡的資訊。雄蛙彼此相隔十到一百公分,所以她或緩行或游泳,穿過各種洪亮的鳴聲和鼓脹的喉囊。

諸羅樹蛙鳴叫。影/Youtube

大多數的叫聲是嗶,但如果雄蛙彼此距離太近,就會用粗嘎的哩對決,以聲音爭奪領域。有別於人類只有一片耳膜,雌春雨樹蛙的內耳跟所有蛙類一樣,有三簇對聲音靈敏的毛細胞。其中一簇毛細胞對應雄蛙的音頻,另一簇接收的頻率比較寬,可能是為了偵測森林的各種聲響,第三簇只接收低頻振動。

有趣的是,雄蛙的耳朵聆聽的音頻比牠們自己的叫聲來得高。也許是為了適應漫漫長夜的噪音,或者偵查更高頻的窸窣聲,辨識逼近的危險。另一種可能是,雄蛙的耳朵在尋找聲音結構的細微差異,藉此辨識周遭動物的身分。

牛蛙能辨認熟悉的叫聲,對陌生蛙類的反應比較強悍。雄春雨樹蛙能記住鄰居的攻擊性格,如果對方突然來勢洶洶,牠們就會哩哩喝斥。牠們也會跟鄰居輪唱,同步調整鳴叫的時間,變成一隻蛙帶頭,其他立即跟上,嗶,嗶嗶,嗶。

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莫氏樹蛙鳴叫聲。影/Youtube

這種同步對唱有時會擴大為群體活動,每組最多五隻雄蛙,節奏幾乎一致。至於春雨樹蛙能不能辨認個別聲音,現階段我們還不清楚。

雌春雨樹蛙的擇偶條件

雌春雨樹蛙偏好響亮、快速重複的叫聲。演化於是依據這種偏好塑造嗶聲的強度和速度,從豌豆大小的肺臟激發出最大的聲響。在比冰點略高的溫度裡,雄蛙每分鐘大約叫二十聲。

而在溫和的夜晚,牠們嗶嗶叫的速度提高到每分鐘八十聲。不過,無論夜風沁涼或溫暖,總有某些雄蛙的叫聲比別人快上兩倍。雌蛙察覺這差異,於是朝叫聲比較快的那些游或跳過去,選中沼澤地裡最健康的雄蛙。

鳴叫是費力的活動,有些雄蛙一個晚上叫了一萬三千聲,每一聲都靠肌肉收縮提供力道,這些肌肉裡儲存的脂肪,供應了百分之九十鳴叫所需的能量。肌肉脂肪存量不足的雄蛙耐力比較差。

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相較於軟弱無力的鄰居,叫聲迅猛的雄蛙通常比較重、比較年長,心臟比較大,血球裡的血紅素含量比較高,肌肉也儲存更多用來燃燒脂肪的酵素。牠們通常每晚出現,而不是整個春季偶爾露個臉。

繁殖後代的必要條件

她做出選擇,主動接近雄蛙,拍拍牠。在連串肢體動作後,雄蛙爬上她背部,前腿緊抱她頸子。雌蛙划過水面,把胡椒粒大小的卵黏附在水中的植被上,再以背上雄蛙的精子為每一顆卵子授精。

大多數蛙類把成團的卵堆在一起,春雨樹蛙卻不然,牠們一顆一顆安置,或許是為了避免被掠食者找到、一口氣吃光。將受精卵安置好以後,雌蛙和雄蛙轉身離開,放任受精卵自生自滅。

蝌蚪從父母身上得到的,只有卵黃的營養素和DNA。雌蛙偏好極高速叫聲,可以讓她的基因跟強健雄蛙的基因結合,對她的後代有實質好處。短期內她自己也可能得到好處,也就是避免生病的雄蛙趴在她背上時把疾病傳染給她。

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整個繁殖季當中,雌春雨樹蛙的產卵量高達上千枚。她消耗自己辛苦儲存的脂肪和營養素,給每一顆卵留下一份卵黃。早春食物匱乏,所以這些東西是在昆蟲繁多的溫暖秋天儲存下來的。

卵黃提供胚胎發育和蝌蚪孵化時所需的營養素。雄蛙的鳴叫也勞神費力,既消耗牠儲存的能量,也容易被掠食者察覺。牠的付出沒有為下一代提供食物或其他實質好處,卻讓雄蛙與雌蛙之間的溝通多了點真誠。

只有健康雄蛙的鳴叫能響亮、快速又持久。任何雄蛙都能輕鬆鳴叫,但這樣的叫聲音不會隱含有關體格與狀態的可靠訊息。

既然鳴叫的成本如此高昂,那麼春雨樹蛙的叫聲必然攜帶有價值的資訊。雌蛙利用聲音挑選配偶,藉此確保她選中的雄蛙的基因品質對她的後代有利。由於鳴叫附帶成本,雌蛙的偏好和雄蛙的鳴聲因此成為春雨樹蛙繁殖活動的核心。

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這並非成本影響演化的一貫模式。春雨樹蛙身體(從趾端的吸盤到捕捉昆蟲的黏性舌頭)的構造沒有浪費能量和原料。但對於牠們的叫聲,成本卻是信號功能的關鍵。少了這些成本,整個溝通網絡就會瓦解。

那麼,鳴叫的成本有兩個相對的影響。對於行動緩慢又欠缺防衛力的物種,發出響亮聲響可能是自取滅亡。不管那聲音能傳遞多少有關鳴唱者的健康資訊,這樣的成本對所有聲音傳訊系統都太高昂。

但如果是能跳躍或飛離危險的物種,發聲的成本確保聲音有意義,因此受到演化偏愛。演化賦予春雨樹蛙的信號不至於極端到為牠們招致死亡,卻會讓春雨樹蛙費勁展現自身的活力。

本文摘自《傾聽地球之聲》,2022 年 11 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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