Умные рои бактерий вдохновляют робототехников

Бактерии обладают превосходными навыками выживания. Их процессы принятия решений и коллективное поведение позволяют им процветать и эффективно распространяться даже в сложных средах.

Исследователи из Тель-Авивского университета разработали вычислительную модель, которая лучше объясняет, как бактерии движутся в рое. Эта модель может быть применена к технологиям, включая компьютеры, искусственный интеллект и робототехнику. Ади Шкларш с научным руководителем проф. Эшелем Бен-Яаковом из Школы физики и астрономии Саклера TAU, Гилом Ариэлем из Университета Бар-Илан и Эладом Шнейдманом из Института Вейцмана обнаружили, как бактерии коллективно собирают информацию о своей среде и находят оптимальный путь для роста даже на самой сложной местности.

Изучение принципов навигации бактерий позволит разработать новое поколение умных роботов, способных формировать интеллектуальные рои, поможет в создании медицинских микророботов для диагностики или доставки лекарств в организме или «декодировании» систем, используемых в социальных сетях и интернете для сбора данных о поведении потребителей. Исследование опубликовано в PLoS Computational Biology.

Немного бактериальной уверенности в себе

Бактерии — не единственные организмы, перемещающиеся роями. Однако как простые организмы с менее сложными рецепторами, они не так хорошо приспособлены для обработки больших объёмов информации или «шума» в сложных средах, например, в человеческих тканях. Предполагалось, что бактерии будут в невыгодном положении по сравнению с другими роящимися организмами.

Но исследователи неожиданно обнаружили, что с вычислительной точки зрения бактерии обладают превосходными тактиками выживания, находя «пищу» и избегая опасности легче, чем такие рои, как амёбы или рыбы. Их секрет — значительная доля уверенности в себе.

Во многих животных роях может возникать вредная «ошибочная положительная обратная связь», когда подгруппа на основе неверной информации уводит всю группу в неправильном направлении. Бактерии же общаются иначе — молекулярными, химическими и механическими способами — и могут избежать этой ловушки.

Основываясь на уверенности в собственной информации и решениях, «бактерии могут регулировать своё взаимодействие с сородичами», — говорит проф. Бен-Яаков. Когда отдельная бактерия находит более выгодный путь, она меньше обращает внимание на сигналы других клеток. Но в других случаях, столкнувшись со сложными путями, клетка увеличивает взаимодействие с другими клетками и учится у них. Поскольку каждая клетка принимает ту же стратегию, группа в целом способна найти оптимальную траекторию в чрезвычайно сложной среде.

Преимущества кратковременной памяти

В компьютерной модели, разработанной исследователями TAU, бактерии уменьшали влияние сородичей при движении в выгодном направлении, но прислушивались друг к другу, когда чувствовали неудачу. Это не только более эффективный, но и простой способ действий. Такая модель показывает, как рой может работать оптимально, обладая лишь простыми вычислительными способностями и кратковременной памятью. Этот же принцип можно использовать для проектирования новых, более эффективных технологий.

Роботам часто требуется навигация в сложных средах (космос, морские глубины, онлайн-мир) и обмен данными между собой. В настоящее время это основано на сложных алгоритмах и структурах данных, потребляющих много компьютерных ресурсов. Понимание секретов бактериальных роёв может дать ключевые подсказки для проектирования роботов нового поколения, запрограммированных на регулируемое взаимодействие без потребления больших объёмов данных или памяти.