约翰霍普金斯大学的研究人员通过使用夜视和人工智能来跟踪和记录蜘蛛在黑暗中工作时所有八只腿的每一个动作，准确地发现了蜘蛛如何织网。

他们创建的网络构建手册或算法使人们对大脑只有人类大小的一小部分的生物能够创建如此优雅、复杂和几何精确的结构有了新的理解。该研究结果现已在线获取，并将发表在11月号的CurrentBiology上。

“当我和儿子出去观鸟时，我第一次对这个话题感兴趣。看到一个壮观的网络后，我想，'如果你去动物园看到一只黑猩猩建造这个，你会认为这是一只了不起的黑猩猩。'嗯，这更令人惊奇，因为蜘蛛的大脑太小了，我很沮丧，因为我们对这种非凡的行为是如何发生的知之甚少，”资深作者、约翰霍普金斯大学行为生物学家安德鲁戈杜斯说。“现在我们已经定义了网络构建的整个编排，这从来没有以如此精细的分辨率为任何动物建筑做过。”

几个世纪以来，仅凭触觉盲目建造的织网蜘蛛一直让人类着迷。并非所有蜘蛛都会结网，但会结网的蜘蛛属于以其建筑创造而闻名的动物物种的一个子集，例如筑巢的鸟类和河豚，它们在交配时会形成精致的沙圈。

了解这些动物建筑师相对较小的大脑如何支持他们的高级建筑项目的第一步是系统地记录和分析所涉及的行为和运动技能，这迄今为止从未做过，主要是因为捕捉的挑战并记录行动，戈杜斯说。

在这里，他的团队研究了一只被砍断的圆蛛，一种原产于美国西部的蜘蛛，小到可以舒适地坐在指尖上。为了在夜间网络构建工作中观察蜘蛛，实验室设计了一个配备红外摄像机和红外灯的竞技场。通过这种设置，他们每晚在构建网时监视并记录六只蜘蛛。他们使用专为检测肢体运动而设计的机器视觉软件跟踪了数百万条单独的腿部动作。

研究网络制作和神经生理学的研究生、主要作者AbelCorver说：“即使你录制了视频，也需要在很长一段时间内对许多人进行追踪。”“遍历每一帧并手动注释腿部点太多了，因此我们训练机器视觉软件逐帧检测蜘蛛的姿势，因此我们可以记录腿部为构建整个网络所做的一切。”

他们发现蜘蛛的网络制作行为非常相似，以至于研究人员能够仅通过观察腿的位置来预测蜘蛛正在工作的网络部分。

“即使最终的结构略有不同，他们用来构建网络的规则是相同的，”戈杜斯说。“他们都使用相同的规则，这证实了规则是在他们的大脑中编码的。现在我们想知道这些规则是如何在神经元水平上编码的。”

该实验室未来的工作包括使用改变思维的药物进行实验，以确定蜘蛛大脑中的哪些回路负责网络构建的各个阶段。

“蜘蛛很迷人，”Corver说，“因为在这里你有一种动物的大脑建立在与我们相同的基本构建块上，这项工作可以为我们提供关于如何理解更大的大脑系统的提示，包括人类，我认为这非常令人兴奋。