Les chercheurs ont utilisé des robots miniatures pour imiter la manière dont les véritables fourmis manipulent leurs propres réseaux. Crédit: Simon Garnier, et al
Pour les fourmis, les sentiers de nourriture remplis de phéromones qu’elles laissent sont comme des bouées de sauvetage: elles orientent les travailleurs vers les pôles alimentaires découverts plus tôt et les aident à regagner leur nid.
Ces réseaux de sentiers peuvent s’étirer sur des centaines de pieds, ce qui est tout à fait remarquable si on considère que beaucoup de fourmis ouvrières ont moins de la moitié un pouce en longueur. Un type de fourmis moissonneuses peut établir une série de sentiers (PDF) qui s’étendent à 82 pieds de l’entrée de son nid. Les traces d'une fourmi de bois, un insecte mesurant à peine cinq millimètres, mesurent 656 pieds, chacune se ramifiant dans plusieurs sentiers jusqu'à 10 points sur chaque sentier. La fourmi coupeuse de feuilles peut construire un réseau qui s'étend sur près de 2, 5 hectares.
Les espèces de fourmis telles que celles-ci tendent à emprunter le chemin le plus court entre le nid de leur colonie et une source de nourriture, en suivant des branches qui s'écartent le moins possible de la direction dans laquelle elles ont commencé. Les fourches de leur réseau de sentiers, appelées bifurcations, ne sont pas symétriques et ne se divisent pas en angles de la même taille. Mais les fourmis utilisent-elles un sens sophistiqué de la géométrie pour tracer leur chemin, mesurant les angles des routes avant d’en choisir une?
Pour en savoir plus, des chercheurs de l'institut de technologie du New Jersey (NJIT) et du centre de recherche sur la cognition animale en France ont utilisé des robots miniatures pour reproduire le comportement d'une colonie de fourmis argentines en mouvement, a rapporté aujourd'hui le journal PLOS Computational Biology . Cette espèce de fourmis a une vue extrêmement mauvaise et fléchit à grande vitesse, mais elle peut manœuvrer dans les couloirs, couloir après couloir, de la maison à la nourriture et inversement.
En l'absence d'obstacles, les fourmis préfèrent marcher en ligne droite sans dévier de leur parcours. Les gens sont comme ça aussi: si nous marchions dans une rue pour aller à un restaurant qui se trouve du même côté de la route que nous, nous ne pourrions pas traverser le trottoir opposé à moins que quelque chose ne nous bloque. Pour inculquer aux robots ce sentiment d’évitement d’obstacles, les chercheurs les ont programmés pour éviter les obstacles et suivre des pistes de lumière qu’ils utilisaient comme substitut des chemins recouverts de phéromone.
Un «Alice», un robot minuscule mesurant deux centimètres (un peu moins d'un pouce), suivant une traînée de lumière utilisant deux photorécepteurs . Crédit: Simon Garnier, et al
Les 10 robots minuscules de cette étude, appelés Alices, ont ensuite été chargés de naviguer dans un environnement semblable à un labyrinthe, environ 60 à 70 fois leur taille, d'un point de départ représentant l'entrée d'un nid à un point final indiquant une source de nourriture. Deux photorécepteurs, imitant les antennes de fourmis, détectaient des faisceaux de lumière. Alors que les robots parcouraient le labyrinthe, les chercheurs ont introduit une clé dans les plans des petites machines: ils ont été déclenchés à tout moment au cours de leur périple, un mécanisme destiné à imiter davantage les allures sinueuses des fourmis qui se frayaient un chemin. . Ces tours aléatoires tournaient à des angles ne dépassant pas 30 degrés, car les vraies fourmis ne sont pas très efficaces pour faire physiquement des demi-tours .
Dans la vidéo accélérée ci-dessous, les chercheurs ont testé les compétences de navigation des Alices dans un réseau complexe, les incitant à choisir l'itinéraire le plus court entre leur "nid" (à droite) et une "source de nourriture (à gauche)". Différents faisceaux de lumière projetés sur le labyrinthe ont modifié les mouvements des robots à l'intérieur du réseau lorsque leurs photorécepteurs sont entrés en action.
Les chercheurs ont découvert que, sans aucune connaissance de la géométrie du labyrinthe, les fourmis robotiques se comportaient exactement comme les vraies fourmis: elles faisaient de petits tours aléatoires, mais elles allaient dans le même sens. Quand ils atteignirent un embranchement sur la route, les robots choisirent le chemin qui déviait le moins de leur trajectoire initiale. , même s’ils n’étaient pas équipés pour mesurer des angles. Quand ils ont détecté une traînée de lumière, ils se sont tournés pour suivre ce chemin.
Les chercheurs affirment que cela signifie que les fourmis argentines n'auront peut-être pas besoin de processus cognitifs complexes pour calculer la géométrie de divers sentiers. Mais prendre la bifurcation qui mène au chemin le plus court pour se nourrir augmente considérablement le succès de la recherche de nourriture pour toute une colonie. Donc, utiliser des phéromones avec une connaissance spatiale intuitive de l'endroit où la nourriture peut être, garde les fourmis sur la bonne voie; Alors que de plus en plus de fourmis suivent le chemin de la nourriture, les phéromones se concentrent davantage, aidant ainsi à guider les fourmis qui doivent encore voyager. En fait, la méthode de navigation consistant à choisir la bonne fourche dans la route triple la quantité de fourmis de nourriture rapportée à son nid que si elle se fie uniquement aux phéromones, explique l’auteur principal Simon Garnier, professeur de biologie au NJIT.
«Si vous n'avez que des phéromones et que vous n'avez pas cette astuce, vous êtes moins efficace car vous êtes plus susceptible de piéger les fourmis dans des boucles», explique Garnier, qui dirige le Swarm Lab de l'institut, qui étudie le groupe d'insectes. comportement. "Alors, ils renforceront leur chemin autour de la boucle, et ils resteront coincés dans cette boucle et tourneront pour toujours."
Une telle navigation peut également aider à guider les fourmis à travers des chemins souterrains qui relient différentes parties de leurs nids. La réplication de ces outils de navigation naturelle permet aux chercheurs de mieux comprendre le fonctionnement interne du comportement animal collectif.
