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罗克韦尔/Allen Bradley
该项研究由谢菲尔德大学计算机科学系的HaDi MaBouDi博士和悉尼麦考瑞大学(Macquarie University)的Andrew Barron教授牵头，揭示了蜜蜂用来决定采哪朵花所用的复杂策略。
尽管非常复杂，但是该项研究揭示了昆虫如何做出快速决策，决定去哪里寻找花蜜。尽管蜜蜂的大脑只有芝麻大小，但是它们的决策比人类的更准确。
该项研究提升了人们对蜜蜂大脑如何工作和进化的理解。谢菲尔德大学的科学家们表示，该研究对人们研发新一代的机器人和自动驾驶机器有启发，此类机器人和自动驾驶机器能够像蜜蜂一样思考，自主地做出快速、准确、高效的决策。
在该项研究中，研究人员训练了20只蜜蜂来识别五种不同花色的人造花。蓝色花中含有糖浆，绿色花中含有一种蜜蜂不喜欢的、含苦味的苏打水，剩下其他颜色的花中有些含有葡萄糖。
然后，该研究团队将蜜蜂引入到一个定制的花园中，在这里，花只含有蒸馏水，从而来测试蜜蜂在不同场景下的表现。研究人员拍摄了每只蜜蜂，然后跟踪其路径，并记录蜜蜂需要花多久时间决定“拜访”哪朵花。
研究结果显示，如果蜜蜂确信一朵花上有食物，它们很快就会决定降落在这朵花上，平均只需要0.6秒。如果它们确信一朵花上没有食物，也会一样很快地做出决定。
然后，科学家们打造了一个计算机模型，来复刻蜜蜂的决策过程。回顾发现，打造的计算机模型的结构与蜜蜂大脑的物理布局非常相似。
谢菲尔德大学计算机科学系HaDi MaBouDi博士表示：“每次蜜蜂出发采集花蜜时，都需要根据颜色或气味的微小变化来决定降落在哪朵花上，以进行采集。每一个错误都代价高昂，既浪费能量，又让其面临潜在危险。为了学习如何通过试错来优化选择，蜜蜂只有针头大小的大脑可利用，其中包含不到100万个神经元。然而，它们非常擅长该项任务，又快速、又准确。”
“我们在该项研究中的发现揭示了该项卓越决策能力的潜在机制。我们可以利用此类机制设计更好、更强大、更能规避风险、能够像蜜蜂一样思考的机器人和自动驾驶机器，要知道蜜蜂是自然界中最高效的导航器之一。”
悉尼麦考瑞大学Andrew Barron教授补充道：“蜜蜂的大脑比芝麻还小，但是它们能比我们更快、更准确地做出决策。一个经过编程的机器人如果要做蜜蜂的工作则需要超级计算机的加持。”
在相关研究中，谢菲尔德大学的科学家们还在研究对蜜蜂和其他昆虫的大脑进行逆向工程操作，以设计下一代自动驾驶技术。
Opteran由该大学计算机科学系James Marshall教授创办，是从该大学剥离出来的公司。该公司正在研发重量轻、低成本的硅脑，以让机器人和自动驾驶汽车能像昆虫一样看到、感知、导航以及做决策。
该公司认为，该种“自然智能”(Natural Intelligence)的自动驾驶方法将显著扩大自动驾驶机器和机器人市场。
Marshall教授也参与了该项研究，他表示：“我们的研究已经证明蜜蜂如何能够用最小的神经回路做出复杂的自动驾驶决策。经过数百万年的进化，蜜蜂的大脑效率非常高，但是能耗非常低。此种生物学知识能够促进未来AI技术的发展。”
浙公网安备 33010602000006号
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