昆虫的大脑只有针尖那么大，却能表现出惊人的导航能力。它们避开障碍物，穿过小开口。在他们有限的脑力下，他们是怎么做到的?格罗宁根大学(University of Groningen)的物理学家伊丽莎白·奇卡(elisisabetta Chicca)用她的最新成果证明，了解昆虫大脑的内部运作可以帮助我们探索节能计算。她发明了一种行为像昆虫的机器人。

在决定你的脚或翅膀应该做什么时，利用通过你的眼睛进入的图像并不容易。这里的一个关键方面是当你移动时物体的明显运动。

Chicca解释说:就像你在火车上一样。”附近的树似乎比远处的房子移动得快。

昆虫利用这些信息来推断物体的距离。

这在直线移动时很有效，但现实并非如此简单。

对于昆虫来说，曲线移动使得问题过于复杂。为了让它们有限的智力能够控制事情，它们调整了自己的行为:它们先直线飞行，然后转弯，然后再直线飞行。

Chicca解释说:我们从中学到的是:如果你没有足够的资源，你可以用你的行为来简化问题。”

为了寻找驱动昆虫行为的神经机制，博士生Thorben Schoepe开发了一个昆虫神经活动模型和一个使用该模型导航的小型机器人。

所有这些都是在Chicca的监督下完成的，并与比勒菲尔德大学的神经生物学家Martin Egelhaaf密切合作，Martin Egelhaaf帮助确定了昆虫的计算原理。

Schoepe的模型基于一个主要原则:总是朝着运动最不明显的区域行驶。

他让他的机器人穿过一条长长的走廊”——由两面墙组成，上面有一个随机的指纹——机器人站在走廊中央，就像昆虫一样。

在其他(虚拟)环境中，例如有障碍物或小开口的空间，Schoepe的模型也显示出与昆虫相似的行为。

Chicca总结道:这个模型非常好，一旦你把它安装好，它就能在各种环境下运行。”

这就是这个结果的美妙之处。”

机器人可以在现实环境中导航的事实并不新鲜。

相反，这个模型让我们深入了解昆虫是如何完成这项工作的，以及它们是如何如此高效地完成任务的。

Chicca解释说:大部分机器人技术与效率无关。

随着我们的成长，我们人类倾向于学习新的任务，在机器人技术中，这反映在当前的机器学习趋势中。

但昆虫一出生就能飞。一种有效的方式在他们的大脑中根深蒂固。”

同样地，你可以使计算机更有效率。Chicca展示了她的研究小组之前开发的一种芯片:一种表面积比键盘上的键还小的条带。

在未来，她希望将这种特殊的昆虫行为也整合到芯片中。

她评论道:你可以构建特定的硬件，而不是使用具有所有功能的通用计算机;一个微小的芯片就能完成这项工作，让物体变得更小、更节能。”

Elisabetta Chicca是格罗宁根认知系统和材料中心(CogniGron)的一员。它的使命是开发基于各级建模和学习的认知计算的以材料为中心的系统范例:从可以学习的材料到设备、电路和算法。

作者：格罗宁根大学

链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2024/02/240212133153.htm

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