Группа британских и австралийских учёных изучила стратегию поиска нектара медоносными пчёлами и построила на этой основе компьютерную модель для принятия решений искусственным интеллектом. «Пчелиные мозги» позволят ИИ помещаться в компактные структуры и управлять автономными роботами с высочайшей эффективностью.
Мозг пчелы размером с кунжутное зёрнышко. Он содержит миллионы нейронов, которые за миллионы лет эволюции этих насекомых отточили алгоритмы принятия решений до вершин совершенства. Пчела молниеносно принимает решение опуститься на цветок для добычи нектара или проследовать дальше. В этом учёные видят потенциал для систем автономного управления роботами. Повторяя нейронные связи пчелы в своих схемах ИИ, роботы могут стать сообразительнее и эффективнее.
«В этом исследовании мы раскрыли основные механизмы, которые определяют эти замечательные способности к принятию решений. Теперь мы можем использовать их для разработки более совершенных, надежных и не боящихся риска роботов и автономных машин, которые могут думать, как пчёлы — одни из самых эффективных навигаторов в мире природы», — сказал один из авторов исследования.
Для эксперимента учёные создали искусственный сад с цветами пяти разных цветов. Цветы синего цвета всегда содержали сахарный сироп, зелёного — только воду с добавлением тоника, что категорически не нравилось пчёлам, а остальные цветы были случайно наделены глюкозой. Затем исследователи с помощью камер фиксировали перемещение 20 подопытных пчёл по саду в поисках питания. Последующий разбор полётов показал, что пчела принимает решение опуститься на цветок или лететь дальше в течение 0,6 с.
Построение компьютерной модели поведения пчёл совпало со строением нейронных связей в их мозге. На этой основе учёные начали более детальное изучение связей в мозгу насекомых, что фактически соответствует процессу реинжиниринга. Один из участников проекта на базе полученных знаний создал компанию Opteran, целью которой ставится задача изготовления лёгких и недорогих кремниевых «мозгов» для роботов и автономных транспортных средств, которые могли бы видеть, чувствовать, ориентироваться и принимать решения, как это делают насекомые.
