德国科学家已研发出一种计算机新算法，利用此算法可依据植物的声波识别其物种属类。在实验中，生物学家不仅发现了蝙蝠寻觅喜爱的水果和昆虫的方法，同时还利用这项发现帮助工程师设计超高速系统，以及辅助辨别传送中物品的属性。相关成果发表在3月21日《科学》杂志在线版上。

　　众所周知，蝙蝠是一种昼伏夜出的动物。科学家们通过实验，发现它是靠自身发出的超声波来引导飞行。目前，模仿蝙蝠按照目标情况随时调整脉冲参数和调整方向的探测方法，已在雷达系统中采用，提高了雷达的灵敏度和抗干扰能力。专家们还模仿蝙蝠回声定位功能的原理，仿制出了可帮助盲人探路使用的“超声波眼镜”，以及用于军事目的的“声呐眼镜”。尽管蝙蝠的视力近乎失明，但它仍能在夜间敏捷而准确地捕食。研究人员发现，蝙蝠可准确地找到一棵理想的果树，甚至精确到果树生长浓密的那一面。利用回声定位技术及它们散发出一系列的暗香，仔细聆听反馈信息，以此确定植物的位置。来自德国的研究团队希望模拟出这样一种人工系统，可执行类似的任务。

　　研究团队首先收集了5种植物的弹跳声波信号数据，其中包括云杉树和黑刺草，然后集成为一个光谱图。美国佛罗里达大学盖恩·斯维尔说，研究证实了蝙蝠在确认云杉树和白桦树的反馈声波上的确存在微妙的差异。研究人员根据不同植物特有的回声时间和频率，总结产生的声反射模式，以此在计算机程序上对应不同的向量和规模。实验结果发现，这些程序能区分同类植物并且具有出乎意料的准确性，小组的实验达到了很高的成功率，在选定的5个植物实验中的准确度达到了100%。

　　这项研究成果获得了可喜的结果，它不仅了解到蝙蝠寻找食物的方法，也帮助人类完善声波算法。据专家介绍，大多数的遥感算法是基于视觉基础，如果声波算法完善，将在弱光或者黑暗的环境下发挥很大优势。比如，声波算法将有助于警察寻找在黑暗城市中藏匿的犯罪嫌疑人。