新的跟踪技术揭示了沙漠蚂蚁隐藏的觅食生活

突破性的跟踪技术揭示了沙漠蚂蚁如何在复杂世界中导航的新见解，可以激发下一代智能，高效的机器人。

谢菲尔德大学的一项国际研究合作开发了新的跟踪技术，该技术使用计算机视觉 - 计算机科学的一个领域，对计算机进行编程以解释和理解图像和视频 - 在整个觅食生活中跟踪单个沙漠蚂蚁。该工具记录了蚂蚁从第一次离开巢穴到找到食物地点并返回其殖民地的旅程。

他们的新数据集显示，蚂蚁的学习速度非常快——在一次成功的旅行后，它们就会记住回家的路径。但有趣的是，它们的外向路线随着时间的推移而演变，表明了不同的勘探与开发策略。高精度数据还揭示了人眼看不见的潜在振荡运动，这可以解释蚂蚁如何生成适合当前条件的复杂搜索模式。

由于新软件适用于各种动物类型，并使用使用标准相机拍摄的视频，因此它已被众多国际研究小组采用，非常适合公民科学项目。收集到的高精度数据对于理解大脑如何引导动物穿越复杂的世界至关重要，这可能会激发新一代仿生机器人的灵感。

这项新技术和数据集由该大学计算机科学系机器学习和机器人学高级讲师Michael Mangan博士与明斯特大学的Lars Haalck和Benjamin Risse，图卢兹综合生物学中心的Antoine Wystrach和Leo Clement以及爱丁堡大学的Barabara Webb一起制作 - 在《科学进展》杂志上发表的一项新研究中得到了证明。

该研究描述了CATE(动物跟踪和环境重建组合)如何使用人工智能和计算机视觉来跟踪使用现成相机捕获的视频中昆虫的位置。该系统甚至可以检测肉眼难以看到的微小物体，并且对背景杂乱，障碍物和阴影具有鲁棒性，使其能够在其他系统无法正常工作的动物自然栖息地中发挥作用。

谢菲尔德大学机器学习和机器人高级讲师Michael Mangan博士说：“我们在夏季实地考察中捕获了这些数据，但构建一个能够提取数据的系统花了10年的时间，所以你可以说它已经酝酿了十年。

“我一直着迷于这些昆虫如何在温度超过1摄氏度的令人生畏的景观中长途跋涉 - 长达50公里。

“到目前为止，沙漠蚂蚁一直使用笔和纸手工追踪，这包括在地面上用绳子和木桩创建一个网格，并监测它们在网格内的行为。另一种解决此问题的方法是使用差分全球定位系统(GPS)，但该设备价格昂贵且精度低。

“缺乏一种低成本，强大的方法来捕获野外的精确昆虫路径，导致我们对沙漠蚂蚁行为的了解存在差距。特别是关于他们如何学习视觉路线，他们这样做的速度有多快，以及他们如何采用的策略来简化任务。

CATER 的新视觉跟踪方法通过在自然环境中捕获蚂蚁的高分辨率镜头并使用成像技术仅根据运动来识别单个蚂蚁，从而解决了这些挑战。然后使用一种新的图像镶嵌技术从高分辨率图像重建或拼接景观。这种新方法弥合了实地和实验室研究之间的差距，为蚂蚁的导航行为提供了独特的见解。这些数据对于揭示大脑比针头还小的动物如何如此有效地驾驭复杂的环境至关重要。

谢菲尔德大学(University of Sheffield)的先驱分拆公司Opteran已经将这些见解转化为商业产品，该公司正在对昆虫大脑进行逆向工程，以使用低成本传感器和计算产生高度强大的自主性。

Mangan博士说：“沙漠蚂蚁是下一代机器人的理想灵感来源——它们在恶劣的环境中长途跋涉，不像其他蚂蚁那样依赖信息素轨迹，也不像现在的机器人那样依赖GPS和5G。

“我们希望我们的工具能够让我们更全面地了解昆虫如何学习在栖息地进行试点，带来新的科学知识，并告知工程师如何建造具有类似能力的人工系统。