目前，無(wú)人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車都利用GPS和已經(jīng)規(guī)劃好的路線，四處活動(dòng)。但是，如果信號(hào)丟失，或者規(guī)劃好的路線上有障礙，它們就會(huì)很難自己調(diào)整方向，找到新的路線。
而蜜蜂每日的工作就是將花蜜從一個(gè)地方運(yùn)送到另一個(gè)地方，進(jìn)化已經(jīng)幫助它們解決了無(wú)人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車遇到的上述問(wèn)題，因此，工程師們希望能夠利用這個(gè)已經(jīng)進(jìn)化了1億年的自然選擇。
為了確定蜜蜂的活動(dòng)方式，科學(xué)家們?cè)跀?shù)百只蜜蜂和大黃蜂的背部和頭部安裝了微型無(wú)線電應(yīng)答器，在它們快速飛過(guò)Hertfordshire鄉(xiāng)村時(shí)，對(duì)它們進(jìn)行監(jiān)測(cè)。在將蜜蜂們的運(yùn)動(dòng)軌跡繪制到3D數(shù)字重建的飛行區(qū)域后，研究人員們可以計(jì)算出蜜蜂在飛行過(guò)程中做出的決策，以及它們是如何改變飛行路線的。
到目前為止，研究人員已經(jīng)將25%的蜜蜂大腦建模，主要是處理視覺處理部分的大腦，并且創(chuàng)造了一個(gè)在基本昆蟲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行的“蜜蜂機(jī)器人”(bee-bot)原型。研究的下一步是，當(dāng)蜜蜂在一個(gè)具有全景景觀的虛擬現(xiàn)實(shí)房間中活動(dòng)時(shí)，記錄下其神經(jīng)元，以進(jìn)一步了解它們?nèi)绾巫鰶Q策。
謝菲爾德大學(xué)(the University of Sheffield)的James Marshall教授領(lǐng)導(dǎo)了該項(xiàng)目，并創(chuàng)建了一家衍生蜜蜂公司 - Opteran Technologies，并表示：“令人印象深刻的是，一只蜜蜂只有針頭大小的大腦，卻能夠在飛行超過(guò)5英里后，還記得回家的路。所以，我覺得我們應(yīng)該嘗試在無(wú)人機(jī)和無(wú)人駕駛汽車中模擬蜜蜂的大腦，這比讓無(wú)人機(jī)和無(wú)人駕駛汽車像人腦一樣工作更實(shí)際。”
蜜蜂的大腦只有100萬(wàn)個(gè)腦細(xì)胞，而人類大腦有大約1000億個(gè)，但是，蜜蜂還是可以在各種天氣和季節(jié)條件下飛行數(shù)英里，還能夠記住單個(gè)植物，通過(guò)擺尾舞將植物的位置告訴蜂巢中的其他蜜蜂。
研究人員們認(rèn)為，蜜蜂是果蠅等真正原始的昆蟲大腦與哺乳動(dòng)物之間的“最佳狀態(tài)”(sweet spot)，因?yàn)椴溉閯?dòng)物的大腦結(jié)構(gòu)更復(fù)雜，難以繪制。通過(guò)逆向研究蜜蜂的大腦，研究人員希望設(shè)計(jì)出一種新型人工智能(AI)，該AI能夠基于自然神經(jīng)處理過(guò)程，而不是基于機(jī)器學(xué)習(xí)。
Marshall教授表示：“有很多人在研究、設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，但是從根本上看，根本就沒有設(shè)計(jì)出一個(gè)與蜜蜂一樣的高效、強(qiáng)大的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。基本上蜜蜂就是微型機(jī)器人，是性能保持不變的視覺導(dǎo)航器，能夠在復(fù)雜的3D環(huán)境中活動(dòng)，而且只需要最少的知識(shí)，只需要1立方毫米大腦中的100萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元。因此，如果能夠重建蜜蜂大腦中的一小部分，就是設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一大飛躍。”
自動(dòng)駕駛汽車或無(wú)人機(jī)配備了人工合成的“蜜蜂大腦”后，只需要告知其目的地，然后它們就可以利用自身內(nèi)部的指南針和參考點(diǎn)到達(dá)目的地。
