Le api superano gli umani nel prendere decisioni critiche

La ricerca rivela come possiamo progettare robot che pensano come le api

Le api da miele devono bilanciare sforzo, rischio e ricompensa, effettuando valutazioni rapide e accurate su quali fiori hanno maggiori probabilità di fornire cibo per il loro alveare. Ricerca pubblicata sulla rivista eVita Today rivela come milioni di anni di evoluzione hanno progettato le api mellifere per prendere decisioni rapide e ridurre i rischi.

Lo studio fa avanzare la nostra comprensione del cervello degli insetti, di come si è evoluto il nostro cervello e di come progettare robot migliori.

Il documento presenta un modello di processo decisionale nelle api e identifica i percorsi nel loro cervello che consentono loro di prendere decisioni rapide. Lo studio è stato condotto dal professor Andrew Barron della Macquarie University di Sydney, dal dottor Hadi Mabudi e Neville Dearden e dal professor James Marshall dell’Università di Sheffield.

“Il processo decisionale è al centro della cognizione”, afferma il professor Barron. “È il risultato della valutazione dei possibili esiti e la vita di un animale è piena di decisioni. Un’ape ha un cervello più piccolo di un seme di sesamo. Eppure può prendere decisioni più velocemente e con maggiore precisione di noi. Un robot programmato per fare il il lavoro di Bee avrà bisogno di un backup del supercomputer.

“I robot autonomi di oggi operano in gran parte con il supporto del computer remoto”, continua il professor Barron. “I droni sono relativamente privi di cervello, devono essere in comunicazione radio con un data center. Questo percorso tecnologico non consentirà mai a un drone di esplorare Marte da solo: gli incredibili rover su Marte della NASA hanno percorso circa 75 chilometri in anni di esplorazione”.

Le api devono lavorare in modo rapido ed efficiente, trovare il nettare e riportarlo all’alveare, evitando i predatori. Devono prendere decisioni. Quale fiore avrà il nettare? Mentre sono in volo, sono vulnerabili solo agli attacchi aerei. Quando atterrano per nutrirsi, sono vulnerabili ai ragni e ad altri predatori, alcuni dei quali usano il camuffamento per sembrare fiori.

“Abbiamo addestrato 20 api per identificare cinque ‘dischi floreali’ di colore diverso. I fiori blu contenevano sempre sciroppo di zucchero”, afferma il dott. Mabodi. I fiori verdi hanno sempre contenuto chinino [tonic water] Con un sapore amaro di api. A volte gli altri colori contenevano glucosio.

Abbiamo quindi introdotto ciascuna ape in un “giardino” dove i “fiori” avevano appena distillato l’acqua.Abbiamo filmato ogni ape, quindi abbiamo guardato oltre 40 ore di video, tracciando il percorso delle api e calcolando il tempo impiegato per prendere una decisione.

“Se le api erano sicure che un fiore avrebbe ricevuto cibo, hanno deciso rapidamente di atterrarci sopra, con una media di 0,6 secondi”, afferma il dott. MaBouDi. “Se erano sicuri che il fiore non avrebbe avuto cibo, hanno preso la decisione altrettanto rapidamente.”

Se non erano sicuri, impiegavano molto più tempo, in media 1,4 secondi, e il tempo rifletteva la probabilità che ci fosse del cibo nel fiore.

Il team ha quindi costruito un modello computerizzato partendo dai primi principi con l’obiettivo di replicare il processo decisionale delle api. Hanno scoperto che la struttura del loro modello al computer è molto simile alla disposizione fisica del cervello di un’ape.

“Il nostro studio ha dimostrato un complesso processo decisionale indipendente con circuiti neurali minimi”, afferma il professor Marshall. “Ora sappiamo come le api prendono decisioni così intelligenti e stiamo studiando la velocità con cui raccolgono e campionano le informazioni. Pensiamo che le api utilizzino i loro movimenti di volo per migliorare il loro sistema visivo per renderle più brave a individuare i fiori migliori”.

I ricercatori di intelligenza artificiale possono imparare molto dagli insetti e da altri animali “semplici”. Milioni di anni di evoluzione hanno portato a cervelli incredibilmente efficienti con un fabbisogno energetico molto basso. Il professor Marshall, che ha co-fondato Opteran, una società che decodifica gli algoritmi del cervello degli insetti per consentire alle macchine di muoversi autonomamente, come la natura, afferma che il futuro dell’IA nell’industria sarà ispirato dalla biologia.