Ученые выяснили, что для увеличения скорости рытья узких туннелей в земле муравьи готовы отступить назад и переждать, пока их сородичи с частичками грунта выберутся наружу. Такая схема поведения позволяет не создавать в туннелях заторов и значительно повышает эффективность работы. Описав эту модель поведения математически, ученые запрограммировали на подобное поведение небольших роботов, что помогло увеличить скорость транспортировки грузов с помощью них. В будущем аналогичные схемы можно использовать для предотвращения пробок и на автомобильных дорогах, пишут ученые в Science.

Часто для решения повседневных проблем ученые прибегают к физическому моделированию или поиску неожиданных научных аналогий. Типичный пример такого подхода — описание пробок на дорогах. Например, известно, что при определенной концентрации движущихся машин иногда пробки начинают возникать там, где их в принципе быть не должно. Чтобы понять, из-за чего возникают такие ситуации и как с ними бороться, физики предлагают использовать гидродинамические и статистические модели. Другие ученые предлагают следить за тем, как в условиях большой плотности ведут себя рои роботов, которые по определенном правилам двигаются по поверхности, не управляясь при этом из центра, а договариваясь между собой .

Ученые из США и Германии под руководством Дэниэла Голдмана (Daniel I. Goldman) из Технологического института Джорджии обнаружили, что помочь в этой ситуации могут не только искусственные модели и теоретические оценки из других наук, но и наблюдение за животными, которые успешно решают аналогичные проблемы в естественной среде. В исследовании авторы работы наблюдали за колониями муравьев, которым регулярно требуется переползать из одного места в другое через довольно узкие проходы или туннели (например при строительстве муравейника).

Ученые провели эксперимент с огненными муравьями вида Solenopsis invicta, колонии которых (численностью до 30 особей) помещали в контейнер с модельной почвой, состоящей из стеклянных частиц диаметром от 200 до 300 микрометров. В этой «почве» насекомые начинали рыть муравейник, состоящий из системы туннелей. Во время рытья муравьям нужно было все время выносить твердые частицы наружу, поэтому им приходилось постоянно меняться местами, создавая в конце туннелей пробки.

Трехмерная модель прорытых муравьями туннелей (слева) и фотография одного из них (слева). J. Aguilar et al./ Science, 2018

Схема движения муравьев в узком туннеле. J. Aguilar et al./ Science, 2018

Оказалось, что муравьи могут подстраиваться под изменяющиеся условия: если муравей видит, что дорогу к следующей порции грунта преграждают другие насекомые, то он отходит назад, давая сородичам выбраться наружу, а уже затем сам забирается в туннель. Через прозрачные стенки контейнера ученые наблюдали за тем, как растет длина этих туннелей с течением времени, раскрасив брюшко каждого из муравьев своим цветом, чтобы лучше различать насекомых между собой. Оказалось, что пропускание сородичей в узких местах позволяет ускорить коллективное рытье — копать втроем получается быстрее, чем одному.

Муравьи роют туннель. В хвосте «очереди» можно заметить муравья с желто-оранжевым брюшком, который сначала пытается пролезть вперед, а затем уступает место муравьям, которые должны выбраться наружую. J. Aguilar et al./ Science, 2018

На самом деле, этот эффект не такой очевидный, как кажется на первый взгляд. Чтобы оценить эффективность подхода, который используют муравьи при рытье, ученые построили математическую модель, которая дает возможность активному элементу отступить назад и выждать. Эту модель ученые получили, изменив параметры распределения Лоренца, которым описывались скорости частиц, и сравнили результаты расчета с данными модели, в которой все элементы ведут себя одинаковым образом. Оказалось, что поведение с возможностью «отступить и выждать» оказывается выигрышным по сравнению с «бездумными» попытками всегда ломиться вперед. При этом второй вариант проигрывает и копанию туннелей в одиночку — именно из-за этого в узких проходах образуются пробки, из которых сложно выбраться.

Подтверждение этим оценкам ученые обнаружили и в модельной системе, в которой несколько небольших роботов пытались перенести по узкому проходу небольшие частицы из одной части площадки в другую. Оказалось, что медленнее всего с задачей справляется группа роботов, которые в любой ситуации двигаются вперед, быстрее них частицы перетаскивает один робот, а быстрее всего это делают несколько роботов, которые готовы уступить друг другу место. Такой подход оказывается эффективнее для систем, в которых число роботов больше трех, — именно в них появляются первые пробки.

По словам авторов исследования, в дальнейшем полученные ими данные могут использоваться для разработки моделей поведения роев роботов, позволяющих избежать образования пробок в ограниченных пространствах. А использованные математические модели могут использоваться для увеличения средней скорости дорожного движения, в том числе и с участием беспилотных автомобилей.

Автор: Александр Дубов