В статье, опубликованной Королевским обществом, группа исследователей из Бристоля наблюдала исследовательское поведение муравьев, чтобы информировать о разработке более эффективной математической техники выборки, по информации сайта ascania-nova.org.
Животные, такие как муравьи, сталкиваются с проблемой изучения окружающей среды в поисках пищи и потенциальных мест для жизни. С большой группой людей, таких как муравьиная колония, большое количество времени было бы потрачено впустую, если бы муравьи неоднократно исследовали одни и те же пустые области.
Междисциплинарная группа из Бристольского университета инженерии и наук о жизни предсказала, что исследуемый вид - «каменный муравей» - использует некоторую форму химической коммуникации, чтобы избежать многократного исследования одного и того же пространства.
Ведущий автор, доктор Эдмунд Хант, сказал:
«Это было бы изменением истории Гензеля и Гретель - вместо того, чтобы следовать друг другу по следам, они избегали бы их, чтобы исследовать коллективно».
«Чтобы проверить эту теорию, мы провели эксперимент, в котором мы позволяем муравьям исследовать пустую арену один за другим. В первом условии мы очищали арену между каждым муравьем, чтобы они не могли оставить след на своем пути. Во втором условии мы не убирали между муравьями. Муравьи во втором состоянии (без чистки) лучше исследовали арену - они занимали больше места ».
В математике распределение вероятностей описывает, насколько вероятен каждый из множества различных возможных результатов: например, вероятность того, что муравей найдет пищу в определенном месте. Во многих научных и инженерных задачах эти распределения очень сложны и не имеют четкого математического описания. Вместо этого нужно сделать выборку из него, чтобы получить хорошее приближение: с желанием избежать выборки слишком много из неважных (маловероятных) частей распределения.
Команда хотела выяснить, ускорит ли процесс выбора, основанный на муравьях, этот процесс отбора проб.
«Мы предсказали, что сможем смоделировать подход, принятый муравьями в задаче математической выборки, оставив позади« отрицательный след »того, где уже была произведена выборка. Мы обнаружили, что наш метод выборки, основанный на муравьях, был более эффективным (более быстрым), чем стандартный метод, который не оставляет памяти о том, где уже были взяты образцы ", сказал доктор Хант.
Эти результаты способствуют интересной параллели между проблемой исследования, с которой сталкиваются муравьи, и проблемой математической выборки при получении информации. Эта параллель может донести наше фундаментальное понимание того, что муравьи эволюционировали, чтобы делать: получать информацию более эффективно.
«Наш вдохновленный муравьями метод выборки может быть полезен во многих областях, таких как вычислительная биология, для ускорения анализа сложных проблем. Описывая коллективное поведение муравьев в информационных терминах, он также позволяет нам количественно оценить, насколько полезны различные аспекты от их поведения к их успеху. Например, насколько лучше они работают, когда их феромоны не очищены. Это может позволить нам делать прогнозы относительно того, какие поведенческие механизмы наиболее вероятно будут одобрены естественным отбором ».
