德國科學家已研發出一種計算機新算法，利用此算法可依據植物的聲波識別其物種屬類。在實驗中，生物學家不僅發現了蝙蝠尋覓喜愛的水果和昆蟲的方法，同時還利用這項發現幫助工程師設計超高速系統，以及輔助辨別傳送中物品的屬性。相關成果發表在3月21日《科學》雜志在線版上。

　　眾所周知，蝙蝠是一種晝伏夜出的動物。科學家們通過實驗，發現它是靠自身發出的超聲波來引導飛行。目前，模仿蝙蝠按照目標情況隨時調整脈沖參數和調整方向的探測方法，已在雷達系統中采用，提高了雷達的靈敏度和抗干擾能力。專家們還模仿蝙蝠回聲定位功能的原理，仿制出了可幫助盲人探路使用的“超聲波眼鏡”，以及用于軍事目的的“聲吶眼鏡”。盡管蝙蝠的視力近乎失明，但它仍能在夜間敏捷而準確地捕食。研究人員發現，蝙蝠可準確地找到一棵理想的果樹，甚至精確到果樹生長濃密的那一面。利用回聲定位技術及它們散發出一系列的暗香，仔細聆聽反饋信息，以此確定植物的位置。來自德國的研究團隊希望模擬出這樣一種人工系統，可執行類似的任務。

　　研究團隊首先收集了5種植物的彈跳聲波信號數據，其中包括云杉樹和黑刺草，然后集成為一個光譜圖。美國佛羅里達大學蓋恩·斯維爾說，研究證實了蝙蝠在確認云杉樹和白樺樹的反饋聲波上的確存在微妙的差異。研究人員根據不同植物特有的回聲時間和頻率，總結產生的聲反射模式，以此在計算機程序上對應不同的向量和規模。實驗結果發現，這些程序能區分同類植物并且具有出乎意料的準確性，小組的實驗達到了很高的成功率，在選定的5個植物實驗中的準確度達到了100%%。

　　這項研究成果獲得了可喜的結果，它不僅了解到蝙蝠尋找食物的方法，也幫助人類完善聲波算法。據專家介紹，大多數的遙感算法是基于視覺基礎，如果聲波算法完善，將在弱光或者黑暗的環境下發揮很大優勢。比如，聲波算法將有助于警察尋找在黑暗城市中藏匿的犯罪嫌疑人。(記者馬愛平)