Os pesquisadores pensaram que os seres humanos eram os únicos bichos que poderiam enxergar em três dimensões. Conhecido como estereopsia, o truque exige muito poder de processamento - e os cientistas não acreditavam que muitos animais tivessem cérebros suficientes para fazê-lo. Mas essa ideia mudou lentamente ao longo do tempo.
Durante o final do século 20, cientistas descobriram que macacos, gatos, cavalos, corujas e sapos têm essa superpotência. E, surpreendentemente, o mesmo acontece com os mantises orando de cérebro minúsculo. Agora, como Ed Yong informa sobre o Atlântico, os pesquisadores equiparam orando mantises com pequenos óculos para descobrir como a estereopsia funciona em uma criatura com tão poucos neurônios. E é diferente de qualquer outra coisa já vista no reino animal. Eles publicaram seu trabalho esta semana na revista Current Biology.
O experimento começou com os mantises dando um rápido mergulho no congelador antes que os pesquisadores colocassem os minúsculos óculos de proteção - dois filtros coloridos - no rosto com a ajuda da cera de abelha. Os filtros permitiram que os cientistas projetassem diferentes imagens para cada olho, como uma versão rudimentar de óculos 3-D que você usaria no cinema.
Como Ben Guarino, do The Washington Post, relata, os pesquisadores projetaram um ponto móvel contra um fundo de bolinhas. Quando projetaram o ponto no que parecia ser uma distância impressionante, o mantis tentou agarrá-lo, pensando que era um lanche saboroso. A tentativa de pegar o ponto confirmou que as criaturas realmente têm visão 3D.
Em seguida, os pesquisadores testaram uma variação do experimento. Eles usaram um pequeno holofote para destacar certos pontos, fazendo com que eles se movessem. Os pontos parecem se mover em uma direção em um olho e em outra direção para o outro olho. Nos humanos, esse efeito teria fritado nossa estereopsia, impedindo-nos de alinhar as duas figuras. Mas o teste não perturbou os mantises. A única coisa que parecia importar para eles era o movimento em si, não se as imagens combinavam uma com a outra.
"Nós pensamos que seria muito perturbador, mas eles ainda eram completamente capazes de descobrir onde o objeto está", diz Jenny Read, co-autora do estudo , a Yong. “Ficamos realmente surpresos com isso. Não é como eu construiria um sistema de stereovision. Talvez em um minúsculo cérebro de inseto, é melhor procurar por qualquer tipo de mudança, eu não me importo com o que.
Para os mantis se preocuparem com a direção, Read diz que os bichos precisariam de neurônios especializados para detectar direções - para cima, para baixo, para a esquerda e para a direita -, algo para o qual provavelmente não têm espaço em seus pequenos cérebros. (Os manises precursores têm menos de 1 milhão de neurônios em comparação com bilhões no cérebro humano.)
O sistema que eles têm, no entanto, parece funcionar muito bem para sua técnica de caça especializada. "Esta é uma forma completamente nova de visão 3D, pois é baseada em mudanças ao longo do tempo, em vez de imagens estáticas", diz o co-autor e ecologista comportamental Vivek Nityananda em um comunicado à imprensa. “Nos mantises, é provavelmente concebido para responder à pergunta 'há presas à distância certa para eu pegar?'”
Karin Nordstrom, da Flinders University, diz a Yong que este estudo levanta a possibilidade de que outros insetos predadores, incluindo moscas-lobo e libélulas, também usem estereopsia. O problema é que, diferentemente dos louva-a-deus - que são relativamente fáceis de estudar enquanto estão sentados em silêncio, esperando pela presa passar - as libélulas e os ladrões estão constantemente em movimento.
Como Guarino relata, a descoberta tem implicações para o mundo da robótica. Atualmente, os pesquisadores modelam a visão estereoscópica do robô no complexo sistema humano, mas esta nova versão do inseto pode funcionar igualmente bem.
"Os insetos precisam de menos poder computacional para fazer a mesma coisa que fazemos bem", diz Nityananda. A visão de mantis mais simples e menos intensiva poderia ser usada para dar percepção de profundidade a robôs muito pequenos sem consumir muito poder de processamento.
