Как шмели находят оптимальный маршрут между цветами

Ученые из Лондонского университета королевы Марии впервые проследили за шмелями, чтобы понять, как они выбирают оптимальный путь для сбора нектара с нескольких цветов и возвращения в гнездо.

В исследовании, опубликованном 18 сентября в журнале PLOS Biology, ученые с помощью радарного отслеживания показали, как шмели обнаруживают цветы, запоминают их расположение и методом проб и ошибок находят самый эффективный маршрут между цветами на больших расстояниях.

В полевых условиях диаметром 1 км были установлены пять искусственных цветов, каждый с веб-камерой, срабатывающей на движение, и каплей сахарозы. Эксперименты проводили в октябре, когда естественных источников нектара мало.

Ключевые выводы:

• Обучение методом проб и ошибок: Изначально маршруты шмелей были длинными и сложными, с повторными посещениями пустых цветов. С опытом они постепенно оптимизировали путь.
• Математическая модель: Каждый раз, пробуя новый маршрут, шмель повышал вероятность его повторного использования, если он был короче предыдущего лучшего. В противном случае маршрут отвергался.
• Скорость обучения: В среднем после 26 вылетов (и тестирования около 20 из 120 возможных маршрутов) шмели выбирали самый эффективный путь, не перебирая все варианты.
• Память на цветы: Если цветок убирали, шмели продолжали искать его в том же месте долгое время, что говорит о хорошей памяти.
• Индивидуальность: Записи с камер показали, что у каждого шмеля были свои предпочтительные направления подлета и отлета.

Это первое наблюдение такого сложного поведения по оптимизации маршрутов в естественных условиях. Ранее считалось, что оно под силу только животным с более крупным мозгом. Полученные данные позволяют использовать математические модели для оценки влияния изменений в ландшафте на поведение пчел.