Исследователи из Научного института Вейцмана (Израиль) выяснили, что большие группы муравьев успешнее справляются со сложными задачами, чем маленькие команды. Результаты работы опубликованы в журнале Journal of the Royal Society Interface.
Ученые провели серию полевых экспериментов, чтобы понять, как размер коллектива влияет на способность решать геометрические головоломки, аналогичные тем, с которыми муравьи сталкиваются в природе при переноске добычи в узкое гнездо.
Для экспериментов использовались муравьи-бродяги. С помощью 3D-печати команда исследователей создала крошечные предметы с заданным весом, которые вымачивались в кошачьем корме, чтобы привлечь насекомых. Муравьям предлагалось протащить эти грузы через лабиринты разной сложности. При этом вес груза в пересчете на одного муравья оставался одинаковым для всех групп, чтобы оценивалась именно координация, а не физическая сила. За процессом велось видеонаблюдение.
Оказалось, что почти все группы успешно решали простые задания, но при усложнении лабиринтов и увеличении нагрузки большие коллективы насекомых действовали значительно эффективнее небольших. Разница в результатах становилась заметной только тогда, когда задача требовала слаженных совместных действий. Это подтвердило, что размер группы имеет решающее значение именно для нетривиальных проблем.
Дополнительно ученые запустили компьютерное моделирование, в котором виртуальные агенты пытались пройти те же лабиринты. Простые головоломки удавалось решить с помощью имитации физики, например, наклоняя и встряхивая конструкцию. Однако для более сложных случаев пришлось добавить в модель свойства, напоминающие распределенное поведение муравьев, например, смещение точки приложения гравитации или ее ориентацию в сторону ближайшего выхода. Такое усовершенствование значительно повысило эффективность виртуальных агентов.
Важно, что модели, даже дополненные муравьиными стратегиями, все равно уступали живым насекомым в универсальности. Муравьи решают любые лабиринты по одним и тем же правилам, без подстройки параметров, тогда как симуляции требовали индивидуальной настройки для каждого случая. Это говорит о том, что коллективный интеллект муравьев работает гибче, чем любая из существующих физических моделей.
В перспективе эти исследования могут помочь в разработке новых алгоритмов для роевой робототехники и искусственного интеллекта. Сейчас авторы работы сосредоточены на выяснении того, связана ли такая гибкость с работой мозга отдельных особей или же она возникает исключительно на уровне всей колонии. Понимание этого механизма может открыть новые подходы к созданию самоорганизующихся систем.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что паразит превратил рабочих муравьев в долгожителей.