大多数人都熟悉看到一只兔子停下来用后腿站立来嗅空气，或者一只狗在嗅地面和空气之间交替。但破译动物为什么会有这些行为对科学家来说是一个挑战。

“我们利用我们所知道的气味是如何被风和地面传播的，来更好地理解动物为什么会有这种行为，”意大利热那亚大学土木化学环境工程系机器学习热那亚中心的博士后研究员尼古拉·里戈利(Nicola Rigolli)解释说。“然后我们使用机器学习技术来确定定位气味来源的最佳策略。”

在他们的实验中，研究小组用计算机模拟了气味在湍流环境中的移动方式。然后，他们模拟了动物追踪气味可能采取的不同方法的利弊。这些模型表明，一种电脑模拟的动物被设计成可以最大限度地减少追踪气味所需的时间，它会在嗅空气和沿着地面寻找气味之间交替进行。

当动物远离气味的顺风时，它们会停下来，抬起头来更频繁地嗅一嗅，因为它们更有可能捕捉到远处空气中的气味。当它们靠近气味的来源时，动物会更频繁地沿着地面嗅，而不那么频繁地停下来嗅空气。

“空中的气味很稀少，比地面上的气味更难追踪，但它们传播得更快，距离也更远。”因此，在地面或空中嗅探的好处取决于动物与气味来源的距离，”共同主要作者高塔姆·雷迪解释说。Reddy在马萨诸塞州剑桥市哈佛大学的NSF-Simons生物学数学和统计分析中心担任博士后研究员，进行了这项研究。爱博网投领导者

研究小组的发现可能也适用于螃蟹或软体动物等海洋生物，它们在追踪潜在食物来源时，似乎也会在不同的高度移动身体。但作者提醒说，该模型是现实生活的简化版本。它没有考虑到每一个可能影响动物行为的变量。例如，动物记忆信息的能力可能比计算机更有限，而它们的记忆限制可能会影响它们的行为。

资深作者Massimo Vergassola总结道:“我们希望我们的研究结果能激励其他科学家对狗、啮齿动物和水生动物进行实验，这可以帮助我们更多地了解现实环境中的这些行为。”Vergassola首先在加州大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego)担任物理学教授，然后在巴黎索邦大学(Sorbonne University) École Normale supsamrieure物理实验室(Laboratoire de physics de l'École Normale supsamrieure)领导了这项研究，并与热那亚大学(University of Genoa)流体动力学教授Agnese Seminara合作。