Большие группы муравьев справляются со сложными задачами лучше компьютерной модели

Большие группы муравьев способны значительно эффективнее небольших групп решать сложные задачи по перемещению предметов через препятствия. К такому выводу пришли исследователи Института Вейцмана. Работа опубликована в журнале Journal of the Royal Society Interface.

Ученые проводили эксперименты с муравьями вида Paratrechina longicornis. Перед ними ставили различные варианты так называемой "задачи грузчиков пианино" – классической задачи из области планирования движения, в которой необходимо провести крупный предмет через систему узких проходов и препятствий. Муравьям предлагалось доставить к гнезду специально изготовленные грузы через лабиринты разной сложности. Чтобы насекомые принимали искусственные объекты за пищу, напечатанные на 3D-принтере грузы предварительно выдерживали в кошачьем корме.

Размеры лабиринтов и грузов менялись в зависимости от числа участвовавших муравьев, при этом исследователи сохраняли одинаковое соотношение веса груза и количества насекомых. Таким образом ученые проверяли именно способность группы координировать свои действия, а не ее физическую силу. На простых маршрутах небольшие и большие группы справлялись примерно одинаково, однако с усложнением лабиринта преимущество крупных групп становилось заметным.

Затем результаты сравнили с компьютерной моделью, основанной на действии физических сил, гравитации и случайных колебаний. В простых лабиринтах такая модель показывала результаты, сопоставимые с действиями муравьев. Но на более сложных задачах она начинала проигрывать им. Когда исследователи добавили в модель элементы, напоминающие поведение муравьев – в частности, возможность прикладывать усилие к краям груза и временно менять направление движения под влиянием отдельных участников группы, – ее эффективность повысилась.

При этом компьютерную модель приходилось отдельно настраивать для разных лабиринтов. Муравьи, напротив, справлялись с различными задачами, используя одни и те же поведенческие принципы и не имея заранее информации о геометрии маршрута. По мнению авторов исследования, это свидетельствует о гибкости коллективного поведения муравьев и может быть полезно при разработке новых систем коллективной робототехники и алгоритмов решения задач.

Соавтор исследования Офер Фейнерман отметил: "Мы пытаемся понять, как муравьи настраивают свое поведение, чтобы обобщать опыт и решать огромное количество разных головоломок. В частности, мы хотим выяснить, является ли эта впечатляющая способность функцией мозга отдельных особей или это следствие еще неизученных нами свойств большого коллектива муравьев".

Ученые считают, что полученные данные помогут при создании новых систем искусственного интеллекта и алгоритмов роевой робототехники.