Ученые из Института науки Вейцмана выяснили, что группы муравьев способны эффективнее компьютерных моделей решать сложные задачи, связанные с перемещением крупного груза через узкие проходы.
Исследователи наблюдали за длинноусыми муравьями Paratrechina longicornis, которым предлагали доставить к гнезду специально созданные объекты. Грузы изготавливали с помощью 3D-печати, пропитывали кошачьим кормом и помещали внутрь лабиринтов разной сложности.
Конструкция эксперимента позволяла сравнивать не физическую силу насекомых, а качество их коллективной координации. Соотношение массы груза и количества муравьев сохранялось одинаковым во всех вариантах испытаний.
С простыми препятствиями успешно справлялись как небольшие, так и крупные группы. Однако по мере усложнения маршрута многочисленные команды начинали заметно превосходить малые по скорости и точности прохождения лабиринта.
Для сравнения ученые создали компьютерные модели, которые пытались перемещать груз за счет физических сил и заданных алгоритмов. Простые симуляции справлялись только с легкими задачами и часто застревали в более сложных конструкциях.
Чтобы приблизить результаты компьютера к поведению муравьев, разработчикам пришлось добавить моделям способность менять направление движения, выбирать новую точку приложения силы и учитывать расположение следующего прохода.
При этом сами насекомые не нуждались в предварительной настройке под конкретный лабиринт. Они использовали универсальную коллективную стратегию и адаптировались к изменяющимся условиям прямо во время движения.
Авторы исследования считают, что такие механизмы могут быть полезны при создании роевых робототехнических систем и новых алгоритмов искусственного интеллекта. Следующим этапом станет попытка выяснить, возникает ли подобная гибкость на уровне отдельных муравьев или является результатом взаимодействия всей колонии.
Ранее мы писали, что ИИ может привести к серьезному кризису.
