Mélanie Thomas
Les abeilles domestiques doivent équilibrer l’effort, le risque et la récompense, en faisant des évaluations rapides et précises des fleurs les furthermore susceptibles d’offrir de la nourriture pour leur ruche. Une recherche publiée dans la revue eLife révèle aujourd’hui comment des tens of millions d’années d’évolution ont permis aux abeilles mellifères de prendre des décisions rapides et de réduire les risques.
L’étude améliore notre compréhension du cerveau des insectes, de l’évolution de notre propre cerveau et de la conception de meilleurs robots.
L’article présente un modèle de prise de décision chez les abeilles et décrit les voies dans leur cerveau qui permettent une prise de décision rapide. L’étude a été dirigée par le professeur Andrew Barron de l’Université Macquarie de Sydney, et le Dr HaDi MaBouDi, Neville Dearden et le professeur James Marshall de l’Université de Sheffield.
“La prise de décision est au cœur de la cognition”, explique le professeur Barron. “C’est le résultat d’une évaluation des résultats possibles, et la vie des animaux est pleine de décisions. Une abeille a un cerveau plus petit qu’une graine de sésame. Et pourtant, elle peut prendre des décisions plus rapidement et avec furthermore de précision que nous. Un robotic programmé pour faire le travail d’une abeille nécessiterait la sauvegarde d’un superordinateur.
Ils doivent être en communication sans fil avec un centre de données. Cette voie technologique ne permettra jamais à un drone d’explorer vraiment Mars en solo – les incroyables rovers de la NASA sur Mars ont parcouru approximativement 75 kilomètres au cours des années d’exploration.”
Les abeilles doivent travailler rapidement et efficacement, trouver du nectar et le retourner à la ruche, tout en évitant les prédateurs. Ils doivent prendre des décisions. Quelle fleur aura du nectar ? Pendant qu’ils volent, ils ne sont sujets qu’aux attaques aériennes. Lorsqu’ils atterrissent pour se nourrir, ils sont vulnérables aux araignées et autres prédateurs, dont certains utilisent le camouflage pour ressembler à des fleurs.
D’autres couleurs contenaient parfois du glucose.”
“Ensuite, nous avons présenté chaque abeille à un ‘jardin’ où les ‘fleurs’ avaient juste de l’eau distillée. Nous avons filmé chaque abeille puis regardé in addition de 40 heures de vidéo, en suivant le chemin des abeilles et en chronométrant le temps qu’il leur a fallu pour faire un décision.
“Si les abeilles étaient convaincues qu’une fleur aurait de la nourriture, alors elles décidaient rapidement d’atterrir dessus en prenant en moyenne, 6 seconde)”, explique le Dr MaBouDi. “S’ils étaient convaincus qu’une fleur n’aurait pas de nourriture, ils ont pris une décision tout aussi rapidement.”
S’ils n’étaient pas sûrs, ils prenaient beaucoup as well as de temps – en moyenne 1,4 seconde – et le temps reflétait la probabilité qu’une fleur ait de la nourriture.
L’équipe a ensuite construit un modèle informatique à partir des premiers principes visant à reproduire le processus de prise de décision des abeilles. Ils ont découvert que la composition de leur modèle informatique ressemblait beaucoup à la disposition physique d’un cerveau d’abeille.
“Notre étude a démontré une prise de décision autonome complexe avec un minimal de circuits neuronaux”, déclare le professeur Marshall. « Maintenant que nous savons remark les abeilles prennent des décisions aussi intelligentes, nous étudions à quel stage elles sont si rapides à collecter et à échantillonner des informations. Nous pensons que les abeilles utilisent leurs mouvements de vol pour améliorer leur système visuel afin de mieux détecter les meilleures fleurs.
Les chercheurs en IA peuvent apprendre beaucoup des insectes et d’autres animaux “simples”. Des hundreds of thousands d’années d’évolution ont conduit à des cerveaux incroyablement efficaces avec des besoins en énergie très faibles. L’avenir de l’IA dans l’industrie sera inspiré par la biologie, déclare le professeur Marshall, qui a cofondé Opteran, une société qui procède à la rétro-ingénierie d’algorithmes cérébraux d’insectes pour permettre aux equipment de se déplacer de manière autonome, comme la nature.
