Forscher an der Tel Aviv University (TAU) haben ein Modell entwickelt, dass besser erklärt, wie sich Bakterien in einem Schwarm bewegen – und dieses Modell kann auf von Menschen gemachte Technik wie Computer, Künstliche Intelligenz und Robotik angewendet werden. Ph. D. Student Adi Shklarsh und Prof. Eshel Ben-Jacob an TAU’s Sackler Schule für Physik und Astronomy, Gil Ariel von der Bar Ilan-Universität und Elad Schneidman vom Weizmann Institut haben entdeckt, wie Bakterien gemeinsam Informationen über ihre Umwelt sammeln und den besten Weg finden, sogar in komplexesten Umgebungen.

Die Navigationsfähigkeiten der Bakterien sollen den Wissenschaftlern ermöglichen, eine neue Generation von schlauen Robotern zu entwickeln, die intelligente Schwärme bilden,. Dies kann die Entwicklung von Mikrorobotern voranbringen die sich in der Diagnostik oder Verteilung von Medikamenten im Körperinneren anwenden lassen oder von Systemen, die Informationen in sozialen Netzwerken dekodieren oder Informationen über das Verbraucherverhalten im Internet sammeln. Die Forschungsergebnisse wurden kürzlich im PLoS Computational Biology veröffentlicht.

Bakterien sind nicht die einzigen Organismen, die sich in Schwärmen bewegen, sagt Shklarsh, Fische, Bienen und Vögel zeigen ebenfalls die Fähigkeit der koordinierten Navigation. Doch die Bakterien sind ihnen überlegen, denn die Forscher fanden heraus, dass sie über eine bessere Überlebenstaktik verfügen, als die Schwärme höher entwickelter Lebewesen. Beim Navigieren auf komplexem Terrain lässt sich nämlich die Mehrheit nicht von einer Untergruppe in die Irre führen, die aufgrund falscher Annahmen die verkehrte Richtung eingeschlagen hat, wie das bei Amöben oder Fischen vorkommt,. Bakterien kommunizieren anders und vermeiden dies. Sie „vertrauen“ in die Informationen, die sie selbst erhalten und zollen den Signalen anderer Bakterien weniger Beachtung. Da aber alle dieselbe Strategie verfolgen, kann die gesamte Gruppe den optimalen Weg in einem komplexen Umfeld finden.

Roboter müssen häufig in komplexen Umgebungen wie im Weltraum, in der Tiefsee oder der Online-Welt navigieren und die empfangenen Signale miteinander austauschen. Derzeit beruht das auf komplexen Algorithmen und Datenstrukturen, die einen großen Teil der Rechenressourcen beanspruchen. Wenn man aber die Geheimnisse der Bakterienschwärme verstehe, so Shklarsh, könne dies wichtige Hinweise für die Konstruktion zukünftiger Robotergenerationen geben, die mit wenigen Daten und wenig Speicher interagieren können.

Bild: Simulierte Agenten bewegen sich gemeinsam auf ein Ziel zu. (Credit: Adi Shklarsh, Gil Ariel, Elad Schneidman, Eshel Ben-Jacob. Smart Swarms of Bacteria-Inspired Agents with Performance Adaptable Interactions. PLoS Computational Biology, 2011; 7 (9): e1002177 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002177)