新的发现揭示了蚂蚁如何增加他们的集体感知能力来帮助他们在复杂的地形中航行。
公开访问期刊eLife上的一项新研究报告说，蚂蚁利用它们的数量来克服导航难题，这些难题太大且令人迷惑，任何单个个体都无法解决。
结果证明了集体生活和集体认知在使某些环境适于物种居住方面的潜在优势。
“合作是动物提高认知能力的一种常见方式，我们对这种合作是否能使蚂蚁扩展它们能够有效收集食物的环境范围感到很感兴趣，”第一作者，博士后研究员Aviram Gelblum说。以色列魏兹曼科学研究所的高级作者奥弗·费纳曼（Ofer Feinerman）的实验室。“我们通过研究蚂蚁在半自然环境中运输大型货物时的合作运输来解决这个问题。”
长角牛疯狂的蚂蚁。
通过在表面上随机散布相同大小的立方体来模拟半随机迷宫般的地形，从而创建了一个半自然的迷宫。然后，在长角牛疯狂的蚂蚁将食物运送到目标（它们的巢穴）时进行跟踪，并使用图像处理提取食物负荷的坐标，以提取蚂蚁和立方体。随着立方体数量的增加和迷宫变得越来越复杂，蚂蚁解决它的速度变得越来越慢。他们仍然能够解决高达55％的立方体覆盖率的迷宫，但是当覆盖率达到60％时，大多数迷宫在身体上变得无法通行。重要的是，这些立方体所施加的挑战实际上对单个蚂蚁是不可见的，它们可以轻易地通过迷宫般的路径穿越迷宫，而这些路径在更大的负载下被阻塞了。
然后，团队将蚂蚁的表现与公认的运动模型进行了比较-偏向某个方向的随机行走。在此模型中，响应于撞到障碍物（在本例中为立方体表面）的物理反馈而改变方向，以便最终找到通过的方法。他们发现，除了最简单的多维数据集配置之外，所有蚂蚁的性能都优于计算机模型。与计算机模型相比，迷宫中的立方体数量越多，蚂蚁解决它的能力就越强。
为了弄清楚蚂蚁如何胜过计算机模型，他们研究了蚂蚁如何花更长的时间才能走出他们要达到的目标。不能仅通过遇到立方体的物理反馈来解释这种运动变化。但是，众所周知，蚂蚁的集体运动是由领导蚂蚁引导的，这些领导蚂蚁感知周围的信息，但不承担重担。
当团队更仔细地观察这些不携带的蚂蚁时，他们发现它们分散在携带人口的圆形区域内，其外半径最大为10厘米。尽管只有少数几只蚂蚁离这很远，但即使是一只领导蚂蚁也能够引导该组并将其引导至10厘米远，以避免物理障碍。
他们还注意到，当携带重物的蚂蚁被卡住时，领导蚂蚁不断向携带物组展示潜在的穿越路线。然后，协调一致的移动使整个团队可以探索建议的路线，直到他们找到绕过障碍物的逃生路线。通过这种方式，蚂蚁能够将其感知范围扩展到紧邻范围之外，并且有可能更好地了解他们所面临的障碍。
为了了解这种扩展的感应是否是解决迷宫的关键，该团队测试了这种“感应”是否可以提高计算机避开立方体的能力。如预期的那样，将感测范围设置为与蚂蚁的感官匹配，可以使计算机模型与蚂蚁在迷宫中的表现相匹配。相比之下，将感测范围增加到高于蚂蚁的范围不会影响计算机的性能，这表明蚂蚁已经为特定的迷宫制定了最佳的感测范围。
“我们已经证明，在这种环境下，蚂蚁会利用它们的数量来共同扩展其感知的距离，”魏兹曼科学研究所复杂系统物理系教授Henry F. Leiner的资深作者Ofer Feinerman总结道。 ， 以色列。“尽管这种扩展是适度的，但它允许极快的遍历时间，这比用于导航混乱环境的已知物理运动模型要好。”
参考：ALife Amgel的Aviram Gelblum，Ehud Fonio，Yoav Rodeh，Amos Korman和Ofer Feinerman于2020年5月12日在eLife.DOI：“蚂蚁的集体认知可以在混乱的环境中进行有效导航”。
10.7554 / eLife.55195
