PresseKat - Robotik nach dem Vorbild der Biene

Robotik nach dem Vorbild der Biene

ID: 1528435

Eine Forschergruppe aus Graz untersucht in einem vom Wissenschaftsfonds FWF finanzierten Projekt das Verhalten junger Bienen unmittelbar nach dem Schl√ľpfen und √ľbertr√§gt es erfolgreich auf Roboter. Die Brutpflege-Strategien der Bienen erweisen sich dabei als √ľberraschend effizient.

(firmenpresse) - Bienen leben in hochorganisierten Verb√§nden, das ist bekanntes Wissen. Die besondere Form ihres Zusammenlebens hilft ihnen, im Gegensatz zu Wespen oder Hummeln, als gesamter Schwarm im Bienenstock zu √ľberwintern. Ein bisher wenig bekannter Teil dieses Systems ist jedoch das Verhalten sehr junger Bienen am Tag nach dem Schl√ľpfen. Eine Gruppe um den Zoologen Thomas Schmickl von der Karl-Franzens-Universit√§t Graz hat sich dieses Verhalten genauer angesehen und entdeckt, dass es komplexer ist als angenommen. In einem vom Wissenschaftsfonds FWF finanzierten Projekt erstellte das Forscherteam ein Verhaltensmodell der jungen Bienen und √ľbertrug dieses auf Roboter, wo sich die Strategie der Bienen als unerwartet effektiv erwies.

Bienen gehen dorthin, wo es warm ist

"Frisch geschl√ľpfte Baby-Bienen tun einen Tag lang nichts Besonderes. Sie putzen die Zellen, aus denen sie geschl√ľpft sind, damit die K√∂nigin dann neue Eier hineinlegen kann", erkl√§rt Thomas Schmickl. "Das Verhalten dieser Baby-Bienen hat man fr√ľher nicht ernst genommen, aber es hat sich gezeigt, dass es essenziell f√ľr das Aufrechterhalten des Systems der Honigbienen ist, das es ihnen erlaubt zu √ľberwintern." Die Temperatur im Stock hat dabei zentrale Bedeutung: Eine Bienenlarve ist das am schnellsten heranwachsende Lebewesen der Welt. Innerhalb von f√ľnf Tagen vertausendfacht sie ihre K√∂rpermasse. "Kein Lebewesen auf der Welt w√§chst so schnell, relativ zur Ausgangsgr√∂√üe. Das ist nur m√∂glich, weil die Bienen das Brutnest auf 35 bis 37 Grad aufheizen und der Stoffwechsel auf Hochtouren l√§uft", berichtet Schmickl. In welche Zellen die neuen Eier gelegt werden, h√§ngt von deren Temperatur ab. H√∂here Temperatur bedeutet bessere Nutzung der vorhandenen W√§rme.

"Die Baby-Bienen sorgen daf√ľr, dass dieses Brutnest kompakt ist und die erzeugte W√§rme auch gut ausgenutzt wird. Welche der Zellen der Bienennachwuchs putzt, ist entscheidend, um das Nest am Leben zu erhalten", sagt Schmickl. Die frisch geschl√ľpften Bienen putzen bevorzugt dort, wo die Temperatur h√∂her ist. "Wir haben die Situation in einem Laborversuch nachgebaut und Bienen in einem Feld mit unterschiedlichen Temperaturen laufen lassen. Dabei haben wir festgestellt, dass die jungen Bienen keineswegs einem einfachen Programm folgen, sondern ein relativ kompliziertes Verhalten zeigen. Wir konnten grob vier verschiedene Verhaltenstypen identifizieren: Die Ziel-Finder, die direkt zur w√§rmsten Stelle gehen, die Random Walker, die einfach kreuz und quer gehen und sich √ľberhaupt nicht um die Temperatur k√ľmmern, die Wall-Follower, die am Rand des Brutnestes entlanggehen, und diejenigen, die gar nichts tun."





Der Schwarm agiert als Gehirn

Schmickl und sein Team beobachteten, dass die Bienen in Summe intelligentes Verhalten zeigen, ohne dass die einzelne Biene √ľber die Gesamtsituation Bescheid wissen m√ľsste. Sie finden verl√§sslich die w√§rmste Stelle und ignorieren kleinere warme Bereiche. "Die Bienen ber√ľcksichtigen also die gesamte Umwelt, doch das passiert nicht im Hirn der einzelnen Biene. Einzelne Bienen m√ľssen nicht √ľberall gewesen sein. Der Gesamtschwarm agiert wie ein gro√ües Gehirn und findet die beste L√∂sung heraus", so Schmickl. "Wir haben ein Modell erzeugt, mit einer einzigen Gleichung, in dem alle vier Typen und alle Mischformen davon enthalten sind."

Schmickl und sein Team √ľbertrugen dieses Modell erfolgreich auf einfache Roboter, die mit Temperaturf√ľhlern ausgestattet waren. Es habe sich gezeigt, dass solche physischen Tests wichtig seien. "Man wei√ü das von der Forschung an Ameisen. Zu diesen gibt es historisch besonders viele, hoch abstrakte Schwarm-Intelligenz-Modelle. Wir haben das untersucht und festgestellt, dass alle vorgeschlagenen Algorithmen f√ľr Ameisenstra√üen bei der Umsetzung mit Robotern versagt haben", sagt Schmickl. "Aus diesem Grund haben wir die Roboter-Verk√∂rperung in den Mittelpunkt des Projekts gestellt und konnten so einen bio-inspirierten Schwarm-Algorithmus extrahieren, der auch in seiner physikalischen Verk√∂rperung funktioniert."

Algorithmen f√ľr Leben

Die Bienenforschung hat in Graz lange Tradition, die auf den Nobelpreistr√§ger Karl von Frisch zur√ľckgeht. Schmickl besch√§ftigte sich bereits w√§hrend seiner Dissertation mit diesen Tieren. Zur biologischen Modellierung kam er in einem FWF-Projekt unmittelbar nach seiner Dissertation. Dort untersuchte er, was bei Nahrungsmangel, etwa w√§hrend Regenzeiten passiert. "Ich habe gesehen, dass es zu Kannibalismus kommt, der das Ziel hat, Energie zur√ľckzugewinnen. Ich habe begonnen, Populationsmodelle von Bienenkolonien zu erstellen und bin so zur mathematischen Modellierung gekommen. √úber die Jahre habe ich das verfeinert. Jetzt ist biologische Modellierung eines meiner Hauptthemen", erz√§hlt Schmickl.

Das Interesse habe sich auch zu den Algorithmen selbst verlagert: "Ein Versuch, das Modell der Bienen weiter zu vereinfachen, hat zu einem Algorithmus gef√ľhrt, der PPS hei√üt, Primordial Particle Systems", so Schmickl. Das habe mit Bienen nichts mehr zu tun. "Hier geht es um Gebilde, die so √§hnlich wie Zellen aussehen, sich selbst organisieren, freie Partikel aufnehmen, wachsen und sich dann teilen. Das System √§hnelt einer Ursuppe, wo spontan etwas Lebens√§hnliches entsteht." Die Frage sei: Wie einfach kann ein Algorithmus sein, damit etwas entsteht, das wie Leben aussieht? "Hier geht es um biologische Musterbildung im Allgemeinen. Auch daran wollen wir weiterforschen", sagt Schmickl.

Zur Person
Thomas Schmickl (http://zool33.uni-graz.at/artlife/team/schmickl) ist Zoologe am Artificial Life Lab (http://zool33.uni-graz.at/artlife/) des Instituts f√ľr Zoologie (https://zoologie.uni-graz.at/) der Karl-Franzens-Universit√§t Graz. Er interessiert sich f√ľr von biologischen Systemen inspirierte k√ľnstliche Intelligenz von Roboterschw√§rmen, selbstorganisiertes Verhalten autonomer Roboter, das Verhalten von Tieren, insbesondere jenes "sozialer Insekten" wie Bienen, sowie Simulationsmethoden f√ľr Tierverhalten.

Publikationen
Hamann, Heiko; Schmickl, Thomas; Crailsheim, Karl: Analysis of swarm behaviors based on an inversion of the fluctuation theorem (https://pdfs.semanticscholar.org/4944/157683917e6f202bfc9d04ec387600597937.pdf), in: Artificial life, 20, 1. 2014, 77- 93. DOI: 10.1162/ARTL_a_00097

Kengyel, Daniela; Hamann, Heiko; Zahadat, Payam; Radspieler, Gerald; Wotawa, Franz; Schmickl, Thomas: Potential of Heterogeneity in Collective Behaviors: A Case Study on Heterogeneous Swarms, International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (https://www.researchgate.net/profile/Daniela_Kengyel/publication/286935456_Pot%20ential_of_
Heterogeneity_in_Collective_Behaviors_A_Case_Study_on_Heterogene%20ous_Swarms/links/
56715aec08aececfd55523cb.pdf), in: Lecture Notes in Artificial Intelligence: Principles and Practice of Multi-Agent Systems 2015, 201-217. DOI: 10.1007/978-3-319-25524-8_13

Kengyel, Daniela; Thenius, Ronald; Crailsheim, Karl; Schmickl, Thomas: Influence of a Social Gradient on a Swarm of Agents Controlled by the BEECLUST Algorithm (http://zool33.uni-graz.at/artlife/sites/default/files/ecal_2013_kengyel_social_gradient.pdf), in: Pietro Lio, Orazio Miglino, Giuseppe Nicosia, Stefano Nolfi, Mario Pavone (Eds): Advances in Artificial Life ECAL 2013. 2013, 1041 ‚Äď 1048

Bild und Text ab Montag, 11. September 2017 ab 9.00 Uhr MEZ verf√ľgbar unter: http://scilog.fwf.ac.at

Wissenschaftlicher Kontakt
Dr. Thomas Schmickl
Institut f√ľr Zoologie
Karl-Franzens-Universität Graz
Universitätsplatz 2
8010 Graz
T +43 / 316 / 380 8759
E thomas.schmickl(at)uni-graz.at
W http://zool33.uni-graz.at/artlife

Der Wissenschaftsfonds FWF
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Sensengasse 1
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Bereitgestellt von Benutzer: PRD
Datum: 11.09.2017 - 11:13 Uhr
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Freigabedatum: 11.09.2017

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