Včely učí AI taxíky a roboty navigovat: Jak chytrá rozhodnutí šetří energii a nahrazují GPS

Včely jsou mistři navigace, i když mají mozek menší než sezamové semínko. Dokážou se orientovat na dlouhé vzdálenosti, pohybovat se v nepřehledném terénu, identifikovat květy s nektarem, vyhnout se nebezpečí a rychle se rozhodovat.

Včely jsou mistři navigace, i když mají mozek menší než sezamové semínko. Dokážou se orientovat na dlouhé vzdálenosti, pohybovat se v nepřehledném terénu, identifikovat květy s nektarem, vyhnout se nebezpečí a rychle se rozhodovat. To vše s minimální spotřebou energie, což z nich činí ideální vzor pro robustní a energeticky úsporné autonomní systémy a umělou inteligenci, které se musí vypořádat s reálným světem.

Současné autonomní systémy, jako jsou roboty pro průzkum skleníků, skladů nebo katastrofických zón, často potřebují spolehlivou navigaci, aniž by čekaly na dokonalá data. Příkladem je nedávné stažení tisíců taxíků Waymo poté, co jeden z nich vjel do zaplavené ulice v Texasu. Včely nabízejí model založený na flexibilních rozhodnutích a užitečných zkratkách namísto obrovského výpočetního výkonu. Kombinují zrak, čich, hmat, vibrace a proudění vzduchu, přičemž filtrují informace a extrahují jen to podstatné pro přežití. Tento přístup je cenný pro robotiku, protože ukazuje, jak malý systém může koordinovat mnoho úkolů s omezeným výpočetním výkonem, což je klíčové pro aplikace v zemědělství, záchranných operacích, monitorování životního prostředí a průzkumu planet.

Včely také demonstrují koncept „aktivního vnímání“, kdy inteligence závisí nejen na tom, co zvíře vnímá, ale také na tom, jak se pohybuje, aby shromažďovalo a formovalo informace. Když se včela blíží ke květu, nepořizuje statický snímek jako kamera. Místo toho pohybuje hlavou a tělem, mění úhel a vytváří vzorce vizuálního pohybu přes své oči. Tyto pohyby pomáhají zvýraznit užitečné informace a umožňují včele ignorovat irelevantní detaily. Malý robot využívající tuto strategii by nemusel zpracovávat každý pixel; mohl by se pohybovat tak, aby si scénu usnadnil, měnil polohu pro posouzení vzdálenosti, otáčel se pro zlepšení kontrastu nebo používal pohyb k detekci překážek.

Navigace je další oblastí, kde včely inspirují inženýry. Včely dokážou urazit několik kilometrů od úlu k potravě a vrátit se domů pomocí vizuálních orientačních bodů, odhadů vzdálenosti a paměti. Nový výzkum inspirovaný letem včel ukázal, jak by malé drony mohly navigovat pomocí velmi malých neuronových sítí. V rámci studie systém inspirovaný včelami, nazvaný Bee-Nav, umožnil malým robotům cestovat pryč od domova a vrátit se pouze s kompaktní neuronovou pamětí. Budoucí drony tak nemusí potřebovat GPS, podrobné mapy ani velké palubní počítače. Místo toho mohou využívat kompaktní paměť důležitých pohledů a jednoduchá pravidla pohybu. Takové systémy by byly užitečné tam, kde je GPS nespolehlivé, například v lesích, tunelech, sklenících nebo zřícených budovách.

Skutečné poselství je širší: inteligence nevyžaduje vždy velký rozsah. Zatímco ambicí AI bylo po desetiletí budovat systémy, které se vyrovnají lidské mysli, včela ukazuje, že být chytrý nemusí znamenat být velký. Napodobováním schopnosti včel rychle se učit, navigovat bez map a integrovat více zdrojů informací můžeme vybudovat efektivnější, flexibilnější a odolnější technologie.