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Grazer Forscher überträgt mit einem Algorithmus das Verhalten von Bienen auf Roboter

ePuck-Roboter-Schwarm führt den BEECLUST-Algorithmus aus. © Artificial Life Lab, Universität Graz
ePuck-Roboter-Schwarm führt den BEECLUST-Algorithmus aus. © Artificial Life Lab, Universität Graz

Können sich kleine Roboter wie ein Bienenvolk verhalten? Diesem Ziel ist der Grazer Zoologe Thomas Schmickl im Artificial Life Lab der Karl-Franzens-Universität Graz einen Schritt näher gekommen. Konkret geht es bei dem geförderten Forschungsprojekt um frisch geschlüpfte Bienen und ihre Bewegungen durch den Bienenstock. Diesen kommt an Anfang ihrer Lebenszeit die Aufgabe zu, die Zellen zu putzen, in denen sie geschlüpft sind, damit die Königin neue Eier hineinlegen kann. Die Baby-Bienen müssen dabei den gesamten Stock absuchen, sondern bedienen sich ihrer Schwarm-Intelligenz, um die wärmsten Plätze zu finden.

Das Team von Schickl hat herausgefunden, dass es vier Verhaltenstypen der Jungbienen gibt: die Ziel-Finder, die direkt zur wärmsten Stelle gehen, die Random Walker, die einfach kreuz und quer gehen und sich nicht um die Temperatur kümmern, die Wall-Follower, die am Rand des Brutnestes entlanggehen, und diejenigen, die gar nichts tun. In Summe hilft diese Strategie dem Bienenvolk, effizient die wärmsten Orte im stock zu finden.

Roboter lernen von Bienen

„Einzelne Bienen müssen nicht überall gewesen sein. Der Gesamtschwarm agiert wie ein großes Gehirn und findet die beste Lösung heraus“, sagt Schmickl. „Wir haben ein Modell erzeugt, mit einer einzigen Gleichung, in dem alle vier Typen und alle Mischformen davon enthalten sind.“ Der so erstellte Algorithmus wurde dann auf einfache Roboter übertragen, die mit Temperaturfühlern ausgestattet waren. Getauft wurde der Algorithmus auf Primordial Particle Systems (PPS), in weiterer Folge könnte er dabei helfen, biologisches Leben artifiziell nachzuempfinden. Roboterschwärme könnten so künftig mit einer Künstlichen Intelligenz ausgestattet werden und selbstorganisiertes Verhalten erlernen.

Die Forschung in dem Bereich ist aufwendig. Der Wissenschaftsfonds FWF hat das Projekt deswegen mit einer Summe von 291.780 Euro finanziert.

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