{"id":166500,"date":"2019-02-28T09:09:41","date_gmt":"2019-02-28T08:09:41","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=166500"},"modified":"2019-02-28T09:09:41","modified_gmt":"2019-02-28T08:09:41","slug":"kuenstliche-intelligenz-zur-erforschung-des-schwarmverhaltens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/kuenstliche-intelligenz-zur-erforschung-des-schwarmverhaltens\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz zur Erforschung des Schwarmverhaltens"},"content":{"rendered":"

Physiker der Universit\u00e4t Innsbruck erforschen das Schwarmverhalten von Lebewesen mit den Mitteln der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Zuvor wurde dies mit Algorithmen gemacht, die von Vorannahmen geleitet waren.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz erm\u00f6glicht eine unvoreingenommene Perspektive auf das Schwarmverhalten von Lebewesen. Als lernende Agenten modelliert, zeigen diese nicht einfach eine vorprogrammierte Reaktion auf ein Ereignis. Vielmehr passen diese ihr Verhalten mit den Erfahrungen des Erlebten im Zeitverlauf individuell an. \u201eStellt sich eine Entscheidung im Nachhinein als richtig heraus, wird der Agent belohnt und ist beim n\u00e4chsten Mal geneigt, in der gleichen Situation diese Entscheidung noch einmal zu treffen\u201c, erl\u00e4utert Projektmitarbeiterin Katja Ried<\/em><\/a> den Ansatz aus dem maschinellen Lernen. Sie forscht gemeinsam mit dem Quantenphysiker Hans Briegel<\/em> <\/a>vom Institut Institut f\u00fcr Theoretische Physik<\/em> der Universit\u00e4t Innsbruck<\/em> und Thomas M\u00fcller<\/em><\/a> vom Fachbereich Philosophie<\/em> an der Universit\u00e4t Konstanz<\/em>.<\/p>\n

Projektive Simulation<\/h3>\n

Das zur Anwendung kommende Lernmodell der projektiven Simulation<\/em> hat Briegel<\/em> schon in vorangegangenen Forschungsprojekten entwickelt und in verschiedenen Bereichen erprobt \u2013 etwa bei der Suche nach optimierten Experimenten im Quantenlabor und dem Entwurf kreativer Maschinen. In der vorliegenden Studie wurde die Methode auf Wanderheuschrecken angewendet. Ein einziger Schwarm kann aus \u00fcber einer Milliarde von Tieren bestehen und in den betroffenen L\u00e4ndern hohen wirtschaftlichen und humanit\u00e4ren Schaden anrichten.<\/p>\n

Wanderheuschrecken schw\u00e4rmen aus, um immer wieder neues Futter zu finden. Diese kollektiven Bewegungen wurden in den Algorithmen simuliert. Die Empirie liefern experimentelle Studien mit Heuschrecken.<\/p>\n

Lernf\u00e4higkeit von Heuschrecken<\/h3>\n

Inwieweit Heuschrecken ihr Verhalten im Schwarm erlernen oder anpassen k\u00f6nnen ist noch unklar. Von anderen Schwarmtieren, wie etwa Honigbienen, ist hingegen eine ausgepr\u00e4gte Lernf\u00e4higkeit dokumentiert. Diese wurden im Labor erfolgreich darauf trainiert, zu verschiedenen Tageszeiten Blumen verschiedener Farben anzusteuern. Modelliert man diese Verhaltensanpassung mit Hilfe der lernenden Agenten, kann die Informationsverarbeitung von Bienen nachvollzogen werden.<\/p>\n

Das Modell l\u00e4sst sich auch auf Roboter umlegen. Wenn ein Roboterschwarm mit einem bestimmten Ziel losgeschickt wird, kann dessen Verhalten im Modell simuliert und trainiert werden.<\/p>\n

\u201eModelle von lernenden Agenten k\u00f6nnten unser Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Urspr\u00fcnge von kollektiven Bewegungen weitreichend verbessern\u201c, sagt Briegel.<\/p>\n

Interdisziplin\u00e4rer Ansatz<\/h3>\n

Im aktuellen Forschungsprojekt soll das neue Modell nun mit Erkenntnissen aus Biologie und \u00d6kologie kombiniert werden, um kollektive Bewegung in komplexeren Umgebungen zu untersuchen. Gemeinsam sollen grundlegende Fragen nach dem individuellen Verhalten von Heuschrecken und dessen Ursachen im Labor erforscht werden. So kann zum Beispiel erkl\u00e4rt werden, wie sich eine Heuschrecke verh\u00e4lt, wenn sie von einer anderen Heuschrecke an der Seite ber\u00fchrt wird oder sich andere Heuschrecken in ihrem Umfeld auf eine bestimmte Weise bewegen, erkl\u00e4rt Ried. Diese Erkenntnisse f\u00fchren zur Verfeinerung des theoretischen Modells.<\/p>\n

Die Methode zur Modellierung kollektiver Bewegungen wurde im Fachjournal PloS one ver\u00f6ffentlicht: Modelling collective motion based on the principle of agency: General framework and the case of marching locusts<\/a><\/p>\n

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\"\"
Heuschreckenschwarm (c) commons.wikimedia – Iwoelbern CC BY-SA 3.0<\/figcaption><\/figure>\n

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Unsere Augen planen perfekt<\/a><\/p>\n

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