Schémas de la dynamique de décision collective examinés. La colonne de gauche représente la dynamique du modèle de décision : à un instant donné, les abeilles engagées annoncent leur état pour convaincre les abeilles indécises de s’engager dans leur option. Le temps qu’ils consacreront à la publicité de leur option sera directement lié à la qualité qu’ils percevront pour cette option. À mesure que le temps passe, on s’attend à ce que la meilleure option soit privilégiée, car elle bénéficie de périodes de publicité plus longues. La colonne centrale montre une représentation schématique de nos expériences de kilobots. Chaque kilobot possède une LED qui indique son état, soit non engagé, soit engagé (et publicitaire pour) le site 1 ou 2. La colonne de droite affiche schématiquement comment les différentes proportions d’abeilles sur chaque état évoluent dans le temps, en partant d’une population totalement non engagée. Crédit: arXiv (2023). DOI : 10.48550/arxiv.2310.15592
Des chercheurs de l’Université de Barcelone ont fait une belle découverte : les abeilles sont d’excellents sujets pour étudier la dynamique du comportement de groupe et la prise de décision.
Dans une étude récemment publiée, le professeur M. Carmen Miguel, qui a déjà étudié l’activité de leadership parmi les bancs de poissons et les interactions sociales entre les troupeaux d’oiseaux, a déclaré qu’un groupe de mini-robots avait été formé pour parvenir à un consensus sur les tâches en imitant les processus affichés par les abeilles.
Le comportement complexe des abeilles suscite depuis longtemps un grand intérêt parmi les chercheurs. Il existe plus de 4 000 espèces d’insectes et elles existent depuis plus de 100 millions d’années.
Les chercheurs de Barcelone ont conçu et construit une armée de 35 kilobots équipés de petites jambes, de lumières LED, d’un récepteur de lumière infrarouge et de mouvements de danse un peu moins complexes que ceux de John Travolta dans “Pulp Fiction”, mais néanmoins impressionnants.
Ils ont été programmés pour reproduire les interactions entre les abeilles grâce à des compétences telles que la reconnaissance de la lumière et les signaux de mouvement.
Chaque robot était chargé de trouver un emplacement de nidification potentiel pour la colonie, puis de forger un consensus parmi les autres robots sur l’endroit optimal.
Le comportement du robot a été calqué sur celui des abeilles « éclaireuses », les agents immobiliers du royaume d’Apis mellifera (abeilles domestiques) qui sont généralement plus âgées, plus sages et connaissent les meilleurs endroits pour construire une nouvelle ruche, comme les trous de nœuds, les crevasses ou les avant-toits. d’une maison. Ils recherchent également des sources de nourriture.
Lorsqu’un éclaireur aperçoit un site potentiel de ruche, il effectue une « danse gaggle », une série de mouvements de balancement rapides dans une formation ressemblant à peu près à un huit.
La danse transmet le degré de désirabilité et certains détails de la ruche potentielle ou de la source de nourriture. La danse signale aux abeilles la distance et la direction de la ruche potentielle par rapport à la danse et, si elle est liée à une source de nourriture, le type et la taille de cette réserve alimentaire.
Plus le site est désirable, plus la danse est longue et fréquente.
Les chercheurs ont conçu un modèle mathématique représentant la tâche de localisation des ruches. Ils ont ensuite lancé les 35 kilobots – chacun mesurant 3 centimètres de large – avec pour instructions de transmettre à leurs collègues robots leurs « opinions » sur un site de ruche idéal.
“Nos expériences démontrent que l’essaim de kilobots peut collectivement parvenir à des décisions consensuelles de manière décentralisée, à l’instar des abeilles”, a conclu Miguel. “Ces facteurs permettent la formation d’un réseau de communication percolé, à travers lequel chaque robot peut recevoir des informations au-delà de son voisinage immédiat.”
Miguel a déclaré qu’elle pensait que l’étude contribuerait au développement de “robots simples” qui prendraient des décisions “de manière décentralisée et autonome”.
De tels mini-bots pourraient communiquer entre eux tout en traquant les tissus pathologiques ou les anomalies corporelles des sujets, ou être envoyés dans des missions de recherche et de sauvetage jugées risquées pour les humains.
“En mettant en lumière cette couche cruciale de complexité”, a déclaré Miguel, “nous soulignons l’importance de facteurs généralement négligés mais essentiels aux systèmes vivants et à la vie elle-même”.
L’article, intitulé « Prise de décision collective à la manière des abeilles dans un essaim de kilobots », a été mis en ligne sur le arXiv serveur de préimpression.
Plus d’information:
David March et al, Prise de décision collective à la manière d’une abeille dans un essaim de kilobots, arXiv (2023). DOI : 10.48550/arxiv.2310.15592
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Citation: Le comportement des abeilles comme modèle de prise de décision dans un essaim de kilobots (9 novembre 2023) récupéré le 9 novembre 2023 sur
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