หลายมือทำงานเบา ๆ หรือในกรณีของการแข่งขันแบบมีส่วนร่วมในภาคใต้ของบราซิล, ครีบและมือจับปลามากขึ้นด้วยกัน
ปลาโลมาและมนุษย์มีในลากูน่าประเทศบราซิลมาหลายชั่วอายุคนเพิ่มการจับสำหรับทั้งสองสายพันธุ์ วิดีโอจากเสียงพึมพำแสดงให้เห็นว่าปลาโลมาประสานงานกันในระหว่างการล่าเหล่านี้นักวิจัยรายงานวันที่ 12 กุมภาพันธ์ในสัตววิทยาปัจจุบัน- การวิเคราะห์ยังแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ของปลาโลมาใดที่น่าจะส่งผลให้เกิดการจับที่ประสบความสำเร็จสำหรับสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมทั้งสอง
การล่าสัตว์แบบตีคู่ซึ่งฝึกฝนโดยปลาโลมาคอขวดของ Lahille (Tursiops ตัดทอน Gephyreus) และชาวประมงในท้องถิ่นมักจะให้ผลตอบแทนมากขึ้นสำหรับทุกคน- ในบริเวณปากแม่น้ำที่มืดครึ้มทางตอนใต้ของบราซิลปลาโลมาฝูงโรงเรียนกระบอกสูบไปยังตื้นที่มนุษย์รอสักครู่ในการร่ายอวนของพวกเขาส่งสัญญาณด้วยหางของปลาโลมาตบกับน้ำหรือดำน้ำอย่างกะทันหัน ปลาโลมาสามารถดึงปลาสองสามตัวจากตาข่ายเพื่อกินหรือเหยื่อได้ง่ายขึ้นบนกระบอกที่ติดอยู่ด้านนอกของอวน
“ นี่คือการมีปฏิสัมพันธ์ที่หายากระหว่างนักล่าสองคนที่รวมทักษะเสริมของพวกเขา” Mauricio Cantor นักนิเวศวิทยาเชิงพฤติกรรมของสถาบันสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมทางทะเลของมหาวิทยาลัยโอเรกอนสเตทในนิวพอร์ตกล่าว
การวิจัยก่อนหน้านี้จากโปรแกรมการตรวจสอบระยะเวลา 40 ปีโดยมีศูนย์กลางอยู่ที่การหาอาหารปลาโลมาร่วมกันนี้ได้แสดงให้เห็นมนุษย์ร่วมมือกันอย่างไรเพื่อเพิ่มการจับปลาให้สูงสุด แต่นักวิทยาศาสตร์ไม่แน่ใจว่าปลาโลมายังให้ความร่วมมือซึ่งกันและกันหรือแทนที่จะแข่งขันกับมัลเล็ตแทน
คันทอร์และเพื่อนร่วมงานของเขาใช้โดรนในการถ่ายทำใกล้กับลากูน่าในช่วง 18 วันในปี 2561 ในช่วงฤดูการโยกย้ายตัวของมัลเล็ต จากการโต้ตอบกับการหาอาหารของมนุษย์-โดลินที่บันทึกไว้ 45 ครั้งเก้าคนประสบความสำเร็จ (หมายถึงคนจับปลา) นักวิจัยติดตามองค์ประกอบสามประการของการเคลื่อนไหวของปลาโลมาเท่าที่เห็นจากพื้นผิว: ระยะห่างระหว่างบุคคลเมื่อพวกเขาโผล่ขึ้นมาการจัดตำแหน่งของวิถีการว่ายน้ำและการซิงโครไนซ์ของการดำน้ำ
ปลาโลมาและผู้คนมีโอกาสประสบความสำเร็จร่วมกันมากขึ้นเมื่อปลาโลมาเข้าหามนุษย์ไปตามวิถีหลายครั้งขณะที่พวกเขาเลี้ยงปลาและเมื่อพวกเขาซิงโครไนซ์ดำน้ำนักวิจัยก็พบ
พฤติกรรมเหล่านี้เผยให้เห็นระดับการประสานงานที่ซับซ้อนที่ช่วยให้ปลาโลมา“ ปรับตัวและใช้ประโยชน์จากกิจกรรมของมนุษย์” Bruno DíazLópezนักชีววิทยาจากสถาบันวิจัยปลาโลมาขวดในเมืองพอตเวดราประเทศสเปน
การทำความเข้าใจกลยุทธ์ที่ทำให้แน่ใจว่าผลลัพธ์การหาอาหารที่มีผลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการยืดอายุการเป็นหุ้นส่วนการล่าสัตว์ที่ไม่เหมือนใคร Cantor กล่าว “ นี่เป็นตัวอย่างที่ยั่งยืนที่การโต้ตอบกับธรรมชาติของเราไม่จำเป็นต้องเป็นด้านเดียว พวกเขาสามารถร่วมกันได้เช่นกัน”
นักนิเวศวิทยาในทีมของคันทอร์กำลังทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เพื่อสร้างแบบจำลอง AI ที่สามารถแยกรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในพฤติกรรมพื้นผิวของปลาโลมาจากวิดีโอเสียงพึมพำ คันทอร์และเพื่อนร่วมงานของเขากำลังวิเคราะห์ข้อมูลทางสรีรวิทยาสี่ปีที่ติดตามการตัดสินใจอย่างละเอียดของมนุษย์
Cantor หวังว่าวันหนึ่งจะรวบรวมข้อมูลทางสรีรวิทยาประเภทเดียวกันกับนักล่าสัตว์จำพวกวาฬ “ นี่จะค่อนข้างยุ่งยาก” Cantor ยอมรับว่าเขาจะต้อง“ รอให้ใครบางคนพัฒนา Fitbit สำหรับปลาโลมา”
