Robotica e IA fisica

Scienziati utilizzano un robot per comprendere la comunicazione delle formiche

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Un team di scienziati dell’Università di Bristol ha sviluppato un piccolo robot che aiuta a comprendere come le formiche insegnino una all’altra. Il robot è stato costruito per mimare il comportamento delle formiche di roccia, che si affidano a un insegnamento uno-a-uno.

Questo insegnamento uno-a-uno è ciò che consente a una formica che scopre un nido migliore di insegnare a un’altra formica individuale la rotta per arrivarci.

I risultati del team sono stati pubblicati sulla Rivista di Biologia Sperimentale.

Comprendere le formiche “insegnanti”

Questa nuova conoscenza apre molte possibilità, poiché significa che gli elementi importanti dell’insegnamento tra queste formiche sono ora in gran parte compresi, con la formica insegnante che può essere sostituita da una macchina.

Uno degli aspetti principali di questo nuovo processo di insegnamento coinvolge una formica che conduce un’altra formica lentamente lungo una rotta per raggiungere il nuovo nido. La formica seguace apprende la rotta sufficientemente, permettendole di tornare a casa e condurre un’altra formica al nuovo nido. Questo processo continua una formica alla volta.

Nigel Franks è un professore alla Scuola di Scienze Biologiche di Bristol.

“L’insegnamento è così importante nella nostra vita che spendiamo molto tempo a insegnare agli altri o a essere insegnati noi stessi”, afferma il prof. Franks. “Ciò dovrebbe farci chiedere se l’insegnamento si verifichi effettivamente tra animali non umani. E, in effetti, il primo caso in cui l’insegnamento è stato dimostrato rigorosamente in qualsiasi altro animale è stato in una formica”.

Il team ha cercato di comprendere meglio questo insegnamento, credendo che se avessero potuto sostituire l’insegnante, avrebbero compreso in gran parte tutti gli elementi principali del processo.

Costruire e testare i robot

Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno costruito un’arena grande con una distanza tra il vecchio nido delle formiche, che era stato reso di bassa qualità, e il nuovo nido migliorato. Al fine di dirigere il robot per muoversi lungo percorsi dritti o ondulati, il team ha posizionato una gru sopra l’arena che poteva muoversi avanti e indietro con un piccolo robot scorrevole attaccato a essa. Hanno quindi attaccato ghiandole di attrazione da una formica operaia al robot, che gli ha conferito i feromoni di una formica insegnante.

“Abbiamo aspettato che una formica lasciasse il vecchio nido e abbiamo posizionato il pin del robot, adornato con feromoni attraenti, direttamente davanti a essa”, ha affermato il prof. Franks. “La punta del pin era programmata per muoversi verso il nuovo nido su un percorso dritto o ondulato. Abbiamo dovuto permettere che il robot fosse interrotto nel suo viaggio, da noi, in modo da poter aspettare che la formica seguace lo raggiungesse dopo aver esaminato i punti di riferimento”.

Quando la formica seguace era stata condotta dal robot al nuovo nido, le abbiamo permesso di esaminare il nuovo nido e poi, a suo tempo, di iniziare il suo viaggio di ritorno. Abbiamo quindi utilizzato la gru in modo automatico per tracciare il percorso della formica che tornava”, ha continuato.

Il team ha scoperto che il robot ha insegnato con successo la rotta alle formiche apprendiste e che le formiche sapevano come tornare al vecchio nido, sia che prendessero un percorso dritto o ondulato.

“Un percorso dritto potrebbe essere più veloce, ma un percorso ondulato fornirebbe più tempo perché la formica seguace possa imparare meglio i punti di riferimento, in modo da poter trovare la strada di casa con la stessa efficienza di un percorso dritto”, ha continuato il prof. Franks.

“In modo cruciale, abbiamo potuto confrontare le prestazioni delle formiche che il robot aveva insegnato con quelle che abbiamo portato sul sito del nuovo nido e che non avevano avuto l’opportunità di imparare la rotta. Le formiche insegnate hanno trovato la strada di casa molto più velocemente e con successo”.

Il team di scienziati includeva anche gli studenti universitari Jacob Podesta, attuale studente di dottorato a York, e Edward Jarvis, ex studente di master nel laboratorio del prof. Frank. Hanno anche partecipato allo studio il dott. Alan Workley e la dott.ssa Ana Sendova-Franks.

Alex guida le operazioni giornalistiche di Unite.AI alimentate dall'IA, combinando giornalismo, ricerca e automazione per supportare una copertura tempestiva e scalabile dell'intelligenza artificiale. Il suo lavoro contribuisce a garantire che gli sviluppi emergenti dell'IA vengano evidenziati in modo efficiente, mantenendo gli standard editoriali della pubblicazione.