Die Entwicklung der nächsten Generation intelligenter, effizienter Roboter könnte durch eine bahnbrechende Tracking-Technologie beeinflusst werden, die neue Erkenntnisse darüber liefert, wie Wüstenameisen in ihrer komplexen Umgebung navigieren.
Die University of Sheffield ist Teil einer internationalen Forschungskooperation. Die Initiative hat eine neue Tracking-Technologie entwickelt, die bestimmte Wüstenameisen während ihres gesamten Nahrungslebens verfolgt, wobei Computer Vision, ein Zweig der Informatik, zur Interpretation von Bildern und Videos verwendet wird. Das Gerät überwacht die Bewegungen einer Ameise ab dem ersten Verlassen ihres Nestes, bis sie eine Nahrungsquelle findet und in ihre Kolonie zurückkehrt.
Dem neuen Datensatz zufolge lernen Ameisen sehr schnell und erinnern sich erst nach einer erfolgreichen Reise an ihren Heimweg.
Interessanterweise hat sich ihre äußere Flugbahn jedoch im Laufe der Zeit geändert, was auf verschiedene Methoden der Erforschung und Ausbeutung hinweist. Die hochsensiblen Daten enthüllten auch eine unsichtbare rhythmische Aktivität unter der Oberfläche; Dies kann helfen zu erklären, wie Ameisen komplexe Suchmuster basierend auf den vorliegenden Bedingungen konstruieren.
Die neue Software wird bereits von vielen Forschungsgruppen auf der ganzen Welt verwendet und eignet sich perfekt für Citizen-Science-Initiativen, da sie mit einer Vielzahl von Tierarten arbeitet und mit gewöhnlichen Kameras aufgenommene Videos verwendet. Die daraus resultierenden genauen Informationen sind unerlässlich, um zu verstehen, wie Gehirne es Tieren ermöglichen, sich in ihrer komplexen Umgebung zurechtzufinden, und könnten als Inspiration für eine neue Art von bioinspirierten Robotern dienen.
In einer gerade in der Zeitschrift Science Advances veröffentlichten Studie hat der Senior Lecturer der Universität für maschinelles Lernen und Robotik, Dr. Michael Mangan demonstrierte die neue Technologie und den neuen Datensatz zusammen mit Lars Haalck, Benjamin Risse, Antoine Wystrach und Leo Clement vom Toulouse Centre for Integrative Biology und Barbara Webb von der University of Edinburgh.
Der Artikel zeigt, wie CATER (Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction) künstliche Intelligenz und Computer Vision nutzt, um die Position eines Insekts in Videos zu verfolgen, die mit gewöhnlichen Kameras aufgenommen wurden.
Das System funktioniert im natürlichen Lebensraum des Tieres, wo andere Systeme versagen, da es selbst mikroskopisch kleine Objekte erkennen kann, die für das menschliche Auge unmöglich zu erkennen sind. Es ist auch resistent gegen Hintergrundstörungen, Hindernisse und Schatten.
Senior Lecturer für Maschinelles Lernen und Robotik an der University of Sheffield, Dr. Laut Michael Mangan dauerte es zehn Jahre, um ein System zu entwickeln, das die Daten extrahieren konnte, also kann man sagen, dass es zehn Jahre in der Entwicklung war.
Wie diese Insekten in solch bedrohlichen Umgebungen mit Temperaturen über 50 Grad Celsius so lange Strecken von bis zu 1 km zurücklegen können, erklärt Dr. Michael Mangan war schon immer fasziniert.
Die Entfernungsverfolgung von Wüstenameisen erfolgt traditionell manuell mit Stift und Papier, was das Verlegen eines Gitters aus Seilen und Stiften auf dem Boden und das Beobachten des Verhaltens der Ameisen innerhalb des Gitters erfordert. Die Verwendung eines Differential Global Positioning System (GPS) ist eine weitere Möglichkeit, dies zu umgehen, aber die Ausrüstung ist teuer und hat eine begrenzte Genauigkeit.
Es gibt Lücken in unserem Verständnis des Verhaltens von Wüstenameisen, da es kein zuverlässiges und kostengünstiges Werkzeug gibt, um genaue Insektenspuren im Feld aufzuzeichnen. Insbesondere, wie schnell sie visuelle Routen festgelegt haben und welche Techniken sie verwendet haben, um diesen Prozess möglicherweise zu erleichtern.
Das neue visuelle Ortungssystem von CATER überwindet diese Herausforderungen, indem es hochauflösende Bilder von Ameisen in ihrer natürlichen Umgebung aufzeichnet und Bildgebungstechnologie einsetzt, um einzelne Ameisen allein aufgrund ihrer Bewegung zu identifizieren. Die Szene wird dann mithilfe eines innovativen Bildmosaik-Ansatzes aus hochauflösenden Bildern rekonstruiert. Diese innovative Methode schließt die Lücke zwischen Feld- und Laborforschung und bietet neue Einblicke in die Navigation von Ameisen. Diese Art von Informationen ist entscheidend, um zu verstehen, wie sich Tiere mit Stecknadelköpfen in ihrer komplexen Umgebung so gut zurechtfinden.
Opteran, das Spin-out-Unternehmen der Universität Sheffield, das Insektengehirne rekonstruiert, um mit erschwinglichen Sensoren und Computern eine hochbeständige Autonomie zu schaffen, setzt solche Erkenntnisse bereits in kommerzielle Lösungen um.
Inspiration für Roboter der neuen Generation von Ameisen
DR. Laut Mangan sind „Wüstenameisen eine ideale Inspiration für die nächste Generation von Robotern, da sie wie andere Ameisen große Entfernungen und raue Umgebungen zurücklegen, ohne sich wie aktuelle Roboter auf Pheromonspuren oder GPS und 5G verlassen zu müssen.
„Wir hoffen, dass unser Tool es uns ermöglichen wird, ein umfassenderes Bild davon zu erstellen, wie Insekten lernen, sich in ihren Lebensräumen zurechtzufinden, neue wissenschaftliche Erkenntnisse einzubringen und Ingenieure darin zu schulen, wie man ähnlich leistungsfähige künstliche Systeme baut“, schreiben die Forscher.
Quelle: phys.org/news
Günceleme: 26/04/2023 18:49