自分の仕事に集中しながらも、常に他の人に注意を払うこと。これが成功の鍵です。少なくともネズミがグループで探索に行く場合には。研究者らは、ビデオ追跡を使用して、ラットが個別およびグループでどのように迷路を探索するかを調べた。げっ歯類はチーム内でより成功しました。彼らの探索戦略を分析すれば、たとえば自律ロボットのプログラミングに役立つ可能性がある。
野生のほとんどすべての動物は、生き残るために、環境内で水や食料などの資源を見つけることに依存しています。どのような検索戦略を使用しますか?これまでの研究では、主に個人に関してこの疑問が検討されてきました。ただし、多くの動物種が複雑な探索タスクで協力します。たとえば、ネズミは非常に社交的な動物で、通路がたくさんある大きな建物の中で一緒に暮らしています。
迷宮で一緒に
ハンガリーのエトヴェシュ大学、コンスタンツ大学、コンスタンツのマックス・プランク行動生物学研究所のマテ・ナジ率いる研究者らは現在、げっ歯類がどのように自己組織化しているかを調査している。これを行うために、彼らはネズミたちに一緒に迷宮を探索させます。彼らは動物を色でマークし、ビデオ追跡を使用してその動きを追跡しました。迷路は多数の Y 字型交差点と合計 16 個の終点で構成されていました。各終点には、のどが渇いたネズミを待つ給水機があったが、水が満たされていたのは 1 台だけだった。そのため、ネズミたちは最終的にご褒美である水を見つけるために、交差点ごとにどの方向に進むかを決めなければなりませんでした。迷路には高い壁があったため、ラットは接近した場合にのみお互いを見ることができました。したがって、長距離での視覚コミュニケーションは不可能でした。しかし、ラットは匂い跡を生成することができました。
研究者らはラットを個別に、または8匹ずつのグループに分けて探索させ、ラットが水を見つけるのにかかる時間を測定した。 「コミュニケーションや情報共有の能力が限られている場合でも、目標を探す際にはグループの方が個人よりもパフォーマンスが高いことがわかりました」とナジー氏は言います。グループ内のげっ歯類は常に探索だけに集中していたわけではなく、社会的な交流にも時間を費やしていましたが、一緒に探索したラットは、単独で探索したラットよりも平均して 35 秒速かったのです。いったい何がこのグループの成功につながったのでしょうか？これに答えるために、研究者らはどの要因がラットの歩行経路に影響を与えるかを分析した。
新しい道を歩み、他の人に従ってください
ラットが迷路内をランダムに移動すると、各交差点で各方向に進む確率は 50% になります。しかし、研究者らが発見したように、ラットは探索の成功率を高める明確な好みを示した。78％のケースでは長い間訪れていない廊下を選び、60％のケースでは未探索の方向を選んだ。エンドポイントは嘘をつき、ケースの 63% で、目の届く範囲の同種に到達しました。ネズミが水を見つけるまでは、未踏の地域を探索することが最優先事項でした。目的地に到着して水を飲むと、彼女は迷路を走り続けましたが、平均よりも頻繁に水飲み場に戻りました。彼女の後を追いかけたネズミも報酬を見つけた。たとえすでに酒を飲んだネズミは、まだ探しているネズミよりも頻繁に追いかけられることはなかったが。
研究者らはコンピューターシミュレーションでラットの行動をモデル化し、自分たちの探索と他のラットの追跡をバランスよく組み合わせることで最良の結果が得られることを確認することができた。 「研究者らはこれまで多くの研究で、個人が他の人に従うこと、またはグループに所属することによってナビゲーション能力を向上させる方法を説明してきました。私たちの研究では、そのようなグループナビゲーションの背後にあるメカニズムを詳細に明らかにするために、2つの古典的な実験要素を組み合わせました。それは、社会性の高いラットをモデル生物として行った迷路の探索です。これらの要素を組み合わせることで、個々の動物よりもグループが成功するのに役立つ探索戦略を発見することに成功しました」と共著者であるコンスタンツ大学のアンドレア・フラックは述べています。
ラットの単純な意思決定ルールは、人工探索システムのアルゴリズムの開発にも役立ちます。「これには、放棄された鉱山など、限られた通信しか許可されない複雑で迷路のような環境を自律ロボットのグループが探索するタスクが含まれる可能性があります」とナジ氏は言う。 。
出典: Máté Nagy (エトヴェシュ大学、ハンガリー) 他、Current Biology、 doi: 10.1016/j.cub.2020.08.079
