Wissenschaftler nutzen Roboter, um die Kommunikation von Ameisen zu verstehen

Ein Team von Wissenschaftlern der Universität Bristol hat einen kleinen Roboter entwickelt, der ihnen hilft zu verstehen, wie Ameisen sich gegenseitig etwas beibringen. Der Roboter wurde so gebaut, dass er das Verhalten von Steinameisen nachahmt, die auf Einzelunterricht angewiesen sind. 

Dieser Einzelunterricht ermöglicht es einer Ameise, die ein besseres Nest entdeckt, einer anderen Ameise den Weg dorthin beizubringen. 

Die Ergebnisse des Teams wurden im veröffentlicht Zeitschrift für Experimentelle Biologie. 

Ameisen „unterrichten“ verstehen

Dieses neue Wissen eröffnet viele Möglichkeiten, da die wichtigen Elemente des Unterrichts dieser Ameisen inzwischen weitgehend verstanden sind und die Lehrameise durch eine Maschine ersetzt werden kann. 

Einer der Hauptaspekte dieses neuen Lehrprozesses besteht darin, dass eine Ameise eine andere Ameise langsam auf einem Weg zum neuen Nest führt. Die folgende Ameise lernt die Route ausreichend, sodass sie nach Hause zurückkehren und eine andere Ameise zum neuen Nest führen kann. Dieser Vorgang wird einzeln fortgesetzt. 

Nigel Franks ist Professor an der School of Biological Sciences in Bristol. 

„Lehren ist in unserem eigenen Leben so wichtig, dass wir viel Zeit damit verbringen, andere zu unterrichten oder uns selbst etwas beibringen zu lassen“, sagt Prof. Franks. „Dies sollte uns zu der Frage veranlassen, ob Lehren tatsächlich bei nichtmenschlichen Tieren stattfindet. Und tatsächlich war der erste Fall, in dem die Lehre bei einem anderen Tier rigoros demonstriert wurde, eine Ameise.“ 

Das Team machte sich daran, diese Lehre besser zu verstehen, und ging davon aus, dass es alle Hauptelemente des Prozesses weitgehend verstehen würde, wenn es den Lehrer ersetzen könnte. 

Konstruieren und Testen der Bots

Um dies zu erreichen, bauten die Forscher eine große Arena mit einem Abstand zwischen dem alten Ameisennest, das bewusst auf minderwertige Qualität ausgelegt war, und dem neuen, verbesserten Nest. Um den Roboter so zu steuern, dass er sich entweder auf geraden oder wellenförmigen Strecken bewegt, platzierte das Team ein Portal auf der Arena, das sich mit einem daran befestigten kleinen Schieberoboter hin und her bewegen konnte. Anschließend befestigten sie attraktive Duftdrüsen einer Arbeiterameise am Roboter, die ihm die Pheromone einer Ameisenlehrerin verliehen. 

„Wir warteten darauf, dass eine Ameise das alte Nest verließ, und platzierten die mit attraktiven Pheromonen verzierte Roboternadel direkt vor ihr“, sagte Prof. Franks. „Der Stecknadelkopf wurde so programmiert, dass er sich entweder auf einem geraden Weg oder auf einem wunderschön gewundenen Weg auf das neue Nest zubewegt. Wir mussten zulassen, dass der Roboter auf seiner Reise von uns unterbrochen wurde, damit wir warten konnten, bis die folgende Ameise aufholte, nachdem sie sich umgeschaut hatte, um Orientierungspunkte zu erkennen.“ 

Als die Folgeameise vom Roboter zum neuen Nest geführt wurde, erlaubten wir ihr, das neue Nest zu untersuchen und dann, zu gegebener Zeit, ihre Heimreise anzutreten. Anschließend nutzten wir das Portal automatisch, um den Weg der zurückkehrenden Ameise zu verfolgen“, fuhr er fort. 

Das Team stellte fest, dass der Roboter den Ameisenlehrlingen den Weg erfolgreich beibrachte und die Ameisen wussten, wie sie zum alten Nest zurückkehren konnten, unabhängig davon, ob sie einen kurvenreichen oder einen geraden Weg nahmen. 

 „Ein gerader Weg wäre vielleicht schneller, aber ein gewundener Weg würde mehr Zeit bieten, in der die folgende Ameise Orientierungspunkte besser lernen könnte, sodass sie ihren Weg nach Hause genauso effizient finden könnte, als wäre sie auf einem geraden Weg gewesen“, fuhr Prof. Franks fort. 

„Entscheidend war, dass wir die Leistung der Ameisen, die der Roboter gelernt hatte, mit denen vergleichen konnten, die wir zum Standort des neuen Nestes getragen hatten und die keine Gelegenheit hatten, die Route zu lernen. Die unterrichteten Ameisen fanden viel schneller und erfolgreicher den Weg nach Hause.“

Zum Wissenschaftlerteam gehörten auch die Studenten Jacob Podesta, ein aktueller Doktorand in York, und Edward Jarvis, ein ehemaliger Masterstudent in Professor Franks Labor. An der Studie nahmen auch Dr. Alan Workley und Dr. Ana Sendova-Franks teil.