新しい研究: 暗視能力と人工知能はクモとどのような関係があるのでしょうか?

アメリカ西部原産のハックルド・オーブ・ウィーバーは、指の上にすっぽりととまるほど小さくて繊細な クモ です。しかし、その小さな体にもかかわらず、その構造は非常に複雑です。 8 本の細い脚が機敏なダンサーのように優雅に動きます。 3 本の爪は、シモツケの巣の周りを移動するのに役立ちます。 8 つの目で世界を認識しますが、暗闇ではこれらのクモは触覚を頼りに複雑な巣を作ります。

この複雑さと、それを盲目的に構築する能力こそが、ウェブ織りの方法論に関する 新しい研究 の上級著者である研究者のアンドリュー・ゴーダスを魅了したのです。彼はクリーガー芸術科学大学院の生物学科で働いており、これほど小さな脳を持つ生物が構築する複雑な構造に魅了されました。 「見事な巣を見た後、『もし動物園に行って チンパンジーが これを作っているのを見たら、それは驚くべき印象的なチンパンジーだと思うだろう』と思いました」と彼は語った。しかし、指先よりも小さい生き物にとって、この偉業はさらに驚くべきものでした。

そこでゴーダスは、クモがその印象的な構造をどのように管理しているかを解明するために、クモの内部の仕組みを調査し始めました。人工知能などのテクノロジーの助けを借りて、彼のチームは初めてクモのダンスのマッピングに成功した。

蜘蛛の巣の構築を追跡する際の問題は、その複雑さと選択された時間の両方にあります。束縛されたオーブウィーバーは夜に建築し、ゴルダスと彼のチームにとって障害となります。この問題を解決するために、彼らは赤外線照明付きの空間と赤外線を記録できるカメラを設置しました。カメラは個々の脚の動きを捉えるために高フレーム レートで記録し、膨大な量のデータを生成します。

これにより、問題 2 が生じます。大学院生で論文の主著者であるエイベル・コーバー氏は、「たとえビデオで録画したとしても、多くの個人を対象に、長期間にわたって追跡する必要があるのは膨大な量だ」と述べた。この研究には、複数の夜にわたって6匹のクモが含まれていました。これは、注釈を必要とする数百万のフレームに相当します。学生にとっては悪夢のようなデータセットが、AI アルゴリズムにとっては宝の山になります。

彼らは、画像をじっくり観察するのではなく、クモの個々の脚と脚の相互関係を追跡して、蜘蛛の糸を織る者の姿勢を記録するコンピューター プログラムを設計した。その結果は驚くべきものでした。この人工知能は、クモの足の位置を読み取るだけで、クモが建設プロセスのどの段階に従事しているかを予測することができました。

研究者らは、人工知能によって代謝されたデータをレビューすることで、興味深い発見を発見しました。彼らの研究に参加したすべてのクモは、多かれ少なかれ同じように行動しました。ダンスは種族を問わず同じでした。これは、ルールが彼らの脳内にコード化されていることを示唆しています。この研究結果を受けて、ゴーダス氏は「今度は、それらのルールがニューロンのレベルでどのようにエンコードされるのかを知りたいと思っている。」と述べた。

クモのような小さな生き物がこのような複雑な巣を構築できることは、生物学においてハラーの法則として知られる何かを示しています。それは、生き物が小さいほど、体に比べて脳の割合が大きくなるということです。したがって、クモの脳ははるかに小さいにもかかわらず、そのサイズから予想されるよりも優れた能力を保持しています。この進化原理は脳の活力を示しています。

これは脳の小型化として知られるプロセスです。技術の進歩により、より複雑な計算能力をより小型のデバイス内に収めることができるようになったように、小さな脳も進化するにつれて小型化していきます。熱帯研究所のクモ研究者であるウィリアム・エバーハード氏は、クモの脳がどのようにして小型クモ類の空間を創造的に利用するようになったのかを サイエンティフィック・アメリカン に説明した。 「小さなものでは足に食い込み、胸骨が膨らみ、脳が詰まっていた」と彼は言う。

この現象を研究するために、エバーハルトはさまざまなサイズのクモの巣を作る研究をしました。彼は、より大きなクモはより大きな脳を持っているため、間違いが少ないかどうかを確認したいと考えていました。その結果は彼を驚かせた。蜘蛛の大きさや巣を作った空間に関係なく、間違いの数は一定でした。

ハラーの法則はすべての種に適用され、環境圧力によって動物の全体的なサイズが縮小したにもかかわらず、脳の複雑性は維持されます。それは、頭蓋骨を薄くすることから脳細胞とそれに接続する軸索のサイズを縮小することまで、さまざまな方法で機能します。あるいは、クモの場合、脳物質を体の他の場所に取り付ける。

最近の研究に続いて、ゴーダスと彼のチームは、仕事に着手する際にクモの脳を覗いて研究をさらに進めたいと考えています。彼らは、さまざまな薬物を使用して脳の回路を観察し、どのスイッチがウェブ構築プロセスの各部分に対応しているかを判断したいと考えています。これらの小さいながらも複雑な脳の機能を掘り下げることで、研究者は私たち自身の心の謎の一部を解明できる可能性があるだけでなく、インスピレーションを得るために自然にますます注目するコンピューター科学者に興味深いソリューションを提供できるかもしれません。