アリのチームが重力ベースのパズルソルバーを打ち負かす

2026年8月3日 特集 アリのチームが重力ベースのパズルソルバーを打ち負かす イングリッド・ファデリ著、Phys.org イングリッド・ファデリ 著者 スタッフ＆寄稿者紹介 編集基準について Gaby Clark編集、Robert Eganレビュー Gaby Clark サイエンスエディター 編集チーム紹介 編集プロセスについて Robert Egan シニアエディター 編集チーム紹介 編集プロセスについて エディターズノート この記事は、Science Xの編集プロセスとポリシーに従ってレビューされました。編集者は、コンテンツの信頼性を確保しながら、以下の属性を強調しています：事実確認済み、査読済み出版物、信頼できる情報源、校正済み。要点。お気に入りの情報源として追加。狭い開口部を荷物を運ぶアリの群れ。クレジット：Tabea Dreyer。アリは高度に組織化されたコロニーに住み、さまざまな問題を解決するために毎日協力しています。彼らの顕著な集団行動は、何世紀にもわたって生物学者を魅了し、さまざまな人工知能（AI）システムの開発さえも刺激してきました。ワイツマン科学研究所の研究者たちは最近、アリのチームがさまざまな複雑さの問題をどのように解決するかをさらに探求することを目的とした研究を実施しました。王立協会インターフェース誌に掲載された彼らの発見は、より大きなアリのグループが小さなチームよりも複雑な問題やパズルを解決できることを示唆しています。「この論文のインスピレーションは、アリが大きな食料の荷物を協力して巣に運ぶのを野外で観察したことから生まれました」と、論文のシニア著者であるOfer Feinerman氏はPhys.orgに語りました。「アリが巣に到着すると、必然的に課題に直面します。それは、大きくてしばしば不規則な形の荷物を狭い入り口から操ることです。この自然な幾何学的なパズルは、私たちにアリのパズル解決能力をマッピングし、それらがグループのサイズとともにどのようにスケールするかを見ることを促しました。」狭い開口部を荷物を運ぶアリの群れ。クレジット：Tabea Dreyer。実験とシミュレーションによるアリの協力の探求 Feinerman氏と彼の同僚は、アリのチームのサイズが集合的に取り組むことができる問題の複雑さに影響を与えるかどうかを判断したかったのです。これを行うために、彼らはハリアリ（Paratrechina longicornis）を使用した一連の野外実験を行いました。研究者たちはまず、重量と特性を精密に設計した3Dプリント技術を使用して小さな物体を作成しました。次に、3Dプリントされた荷物を一晩キャットフードでインキュベートし、アリにとって魅力的になるようにしました。本質的に、彼らはアリをだまして小さな物体を収集させ、それを迷路を通して巣に運ばせました。「私たちがしなければならなかったのは、荷物とレーザーカットされた迷路をアリの巣の近くに置くだけでした。アリは残りを私たちが行い、上から撮影しました」とFeinerman氏は説明しました。「さまざまなグループサイズをテストするために、各迷路のスケールバージョンを作成しました。荷物の重量がアリの数で正規化されて、さまざまなスケールで一定に保たれるようにしました。これにより、タスクを単に物理的に困難にするのではなく、調整と協力を測定していました。これは純粋に幾何学的なパズルなので、それをスケールしても、それを解決する計算上の難しさには違いはありませんでした。」クレジット：Journal of the Royal Society Interface (2026)。DOI: 10.1098/rsif.2025.0989 研究者たちは、より大きなアリのグループが、より小さなグループよりも複雑なパズルに取り組むことができることを発見しました。しかし、小規模グループと大規模グループの違いは、問題が十分に複雑になった場合にのみ明らかになりました。つまり、ほとんどすべてのアリのグループは、単純な迷路を通して小さな荷物を運ぶ必要がある単純なタスクではうまく機能しました。しかし、迷路がより複雑で荷物が重くなると、より大きなグループはより小さなグループよりもはるかに効率的になりました。研究の一環として、Feinerman氏と彼の同僚は、物理的な力や理論に依存して、アリが取り組んだのと同じパズルを解決しようとするコンピューターシミュレーションも実行しました。これらのシミュレーションは、なぜ複雑な問題がより大きなアリのグループによってより効率的に解決されたのかについての可能な説明を提供しました。「シミュレーションは、単純なパズルは単純な重力ベースのモデルで解決できることを示しました。迷路とその中の荷物を取り、それを傾けて全体を振ると、荷物は最終的に外に出るでしょう」とFeinerman氏は言いました。「しかし、パズルがより困難になるにつれて、アリの分散された性質に関連する、より『アリらしい』特性で物理シミュレーションを補完する必要がありました。これらには、重力が重心に作用しないこと、オブジェクトの異なる点に作用して数秒ごとに切り替わること、または重力が迷路の次の開口部の場所を知っていてその方向に作用することが含まれます。」科学、技術、宇宙の最新情報を、Phys.orgを信頼する10万人以上の購読者とともに、毎日の洞察を得てください。無料ニュースレターに登録して、重要なブレークスルー、イノベーション、研究の最新情報を毎日または毎週入手してください。購読するアリの問題解決を探求するための次のステップ 興味深いことに、チームが物理ベースのモデルをアリにインスパイアされた特性と戦略で補完したとき、シミュレートされたエージェントはパズルをより効果的に解決できることがわかりました。これらの発見は、アリのコロニーの集団知能と適応性をさらに強調しています。「私たちが開発したモデルを認知と呼ぶでしょうか？おそらくそうではありません。それらは単にランダムで無知です」とFeinerman氏は言いました。「パズルはまだアリに匹敵しないことに注意することが重要です。それらは、各迷路に対してパズルのパラメータを異なるように調整した場合にのみ、アリに匹敵します。アリはこのような調整を必要とせず、外部情報なしで同じルールを使用してすべての迷路を解決しているようです。」将来的には、Feinerman氏と彼の同僚が集めた新しい洞察は、新しいAIシステムとスウォームロボット工学フレームワークの開発を刺激する可能性があります。一方、研究者たちは、アリの複雑な集団行動を調査し続け、その行動的および神経学的な基盤についてさらに学ぶ予定です。「私たちは今、アリがさまざまなパズルを一般化して解決できるように、その行動をどのように微調整しているかを理解しようとしています」とFeinerman氏は付け加えました。「具体的には、この印象的な特性が個々のアリの脳から来るのか、それともまだ理解していない集団の特性から来るのかを見ていきたいです。」著者Ingrid Fadelliがあなたのために執筆し、Gaby Clarkが編集し、Robert Eganが事実確認とレビューを行ったこの記事は、慎重な人間の作業の結果です。独立した科学ジャーナリズムを維持するために、あなたのような読者に頼っています。この報道があなたにとって重要であれば、寄付（特に毎月）を検討してください。そのお礼に広告なしのアカウントが提供されます。出版詳細 Tabea Dreyerら、集団アリ輸送は複雑なパズルで重力ベースのソルバーを上回る、Journal of the Royal Society Interface (2026)。DOI: 10.1098/rsif.2025.0989。ジャーナル情報：Journal of the Royal Society Interface 主要概念 生物流体力学、集団行動、多生物システム このストーリーの背後には誰が？ Ingrid Fadelli 心理学学士号と国際ジャーナリズム修士号を持つフリーランスジャーナリスト。2018年からAI、ロボット工学、神経科学、宇宙物理学をカバー。フルプロフィール→ Gaby Clark 英語修士号、2021年からコピーエディター。高等教育と健康コンテンツの経験を持つ。信頼できる科学ニュースに専念。フルプロフィール→ Robert Egan 数学的生物学学士号、クリエイティブライティング修士号。科学と言語に関するユニークな視点を持つ、旅慣れた人物。フルプロフィール→ © 2026 Science X Network 引用：Ant teams beat gravity-based puzzle solvers (2026, August 3) retrieved 14 August 2026 from https://phys.org/news/2026-08-ant-teams-gravity-based-puzzle.html この文書は著作権の対象となります。私的学習または研究のための公正な取り扱いを除き、書面による許可なしに複製することはできません。コンテンツは情報提供のみを目的として提供されています。