Du chaos à l'ordre,
les fourmis sont collectivement capables d’optimiser
leur recherche alimentaire. En
effet, elles ont la compétence de résoudre des problèmes complexes
stratégies pourvu qu’elles le fassent ensemble. Car, une fourmi individuelle à
la recherche d’alimentation marche de la façon aléatoire. C’est le résultat d’une
étude publiée dans le Science
Daily qui montre que le comportement collectif va bien au-delà comportement
individuelle.
L’équipe de chercheur ont découvert 3 étapes
des mouvements complexes dans la
recherche alimentaire d'une colonie de
fourmis. Initialement elle envoi des fourmis seuls qui circulent
les entours d'une manière chaotique. Lorsqu'ils sont épuisés, ils retournent au nid
pour manger et se reposer. Toutefois,
lorsque une d'eux trouve un peu de nourriture dans le voisinage,
elle amène un petit morceau au nid,
laissant une trace de parfum appelé
phéromone.
D'autres fourmis
suivent cette piste pour trouver la nourriture et apportent un peu au nid. Leur organisation est imparfaite car il y a
peu de phéromone sur
la piste. A cause de leur grand
nombre, les fourmis prennent
beaucoup de chemins différents vers la
source de nourriture et en retour
elles laissent des sentiers parfumés.
Ceci conduit finalement à une
optimisation de la trajectoire. Parce que les phéromones
sont évaporatoires, les traces
sont plus fortes
sur les pistes les plus courtes, plus de fourmis commencent
à suivre cette piste en laissant encore plus de phéromones. Cela
génère un effet d'auto-renforcement
de l'efficacité qui fait qu’elles utilisent beaucoup moins de
temps et d'énergie que la façon chaotique.
Les chercheurs ont aussi
constaté que l'expérience de
fourmis individuelles contribue à la réussite de la colonie. Des
fourmis plus âgées ont une meilleure connaissance des environs. Les jeunes doivent passer un processus d'apprentissage avant qu’elles ne soient capables
d’efficacement chercher de la nourriture.
Une seule fourmi n'est
certainement pas intelligente mais ensemble elles
agissent d’une façon qui est intelligent. Le principe de l'auto-organisation, où les individués suivent quelques règles simples
avec un résultat collective étonnante est aussi connue
dans autres contextes. Par exemple dans des bancs de poissons,
dont les individués ne collisionnent pas, ou dans des systèmes sociaux.
Les chercheurs espèrent que le modèle
mathématique développé aussi soit utile pour comprendre l’évolution des services
sur le web et pour développer des systèmes de transports intelligents.
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