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Sonntag, 11.12.2016
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Ameisen: Vom Chaos zur Ordnung

Selbstverstärkender Effekt optimiert Routen bei der Futtersuche

Futtersuche im Kollektiv: Während eine einzelne Ameise noch zufällig umherwandert, bewegt sich der ganze Schwarm auffällig geordnet. Eine chinesisch-deutsche Forschungsgruppe hat den Übergang im Verhalten der Tiere vom Chaos zur Ordnung mit einem mathematischen Modell analysiert. Die überraschend effiziente Selbstorganisation könnte auch bei der Analyse und Optimierung menschlicher Bewegungsmuster helfen, schreiben die Forscher im Journal "Proceedings oft the National Academy of Sciences".
Ameise beim "Melken" von Blattläusen

Ameise beim "Melken" von Blattläusen

"Weil Ameisen ein Nest haben, brauchen sie eine Strategie, um das Futter nach Hause bringen zu können", erklärt Erstautorin Lixiang Li von der Universität Peking. Wie die Ameisen diese Strategie zeit- und energiesparend umsetzen, hat sie zusammen mit Kollegen vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) genauer untersucht. Die Forscher haben fast alles, was man über die Nahrungssuche von Ameisen weiß, in Gleichungen und Algorithmen gepackt und in ihre Computer eingespeist. Das entstandene Computermodell zeigt, wie die Ameisen ihre Nahrungssuche optimieren.

Duftspur zum Futter


Bei der Futtersuche der Ameisen gibt es den Forschern zufolge drei Phasen: Zu Beginn schweifen Pfadfinder-Ameisen scheinbar chaotisch umher. Sobald sie erschöpft sind, kehren sie in das Nest zurück, um zu fressen und zu ruhen. Wenn aber eine der Ameisen Futter in der Nähe der Kolonie findet, bringt sie einen winzigen Teil davon ins Nest und hinterlässt auf dem Heimweg eine Spur aus Duftstoffen, Pheromone genannt. Dieser Duftspur folgen andere Ameisen zum Futter und tragen mehr und mehr Futter in den Bau. Auch diese Ameisen hinterlassen Spuren aus Pheromonen – sie laufen allerdings noch nicht alle exakt denselben Weg.

Zunächst weisen nur relativ wenig Pheromone den Weg, daher laufen die Ameisen noch recht unabgestimmt durcheinander. Mit der Zeit nimmt die Zahl der Ameisen und dadurch auch die Stärke der markierten Spuren jedoch immer weiter zu. Die Pheromone sind jedoch sehr flüchtig, auf den kürzesten Strecken ist der Duft daher am stärksten. Diese werden von den Ameisen bevorzugt gewählt und weiter markiert. Durch diesen selbstverstärkenden Effekt ordnet sich die Route der Ameisen mit der Zeit zu einer der bekannten Ameisenstraßen. Die optimierte Wegstrecke kostet die Ameisen wesentlich weniger Zeit und Energie, als wenn sie weiter chaotisch vorgehen würden.


Außerdem, so fanden die Wissenschaftler heraus, spielt die Erfahrung einzelner Ameisen eine große Rolle. Ältere Ameisen kennen das Umfeld ihres Nests besser und sind beim Aufspüren von Nahrung erfolgreicher. Jüngere Ameisen dagegen lernen dagegen erst die Gegend kennen, bevor sie effektiv zur Nahrungssuche beitragen.

Ein hoch effizientes komplexes Netzwerk


Das Forscherteam interessiert sich aber nicht nur aus ökologischen Gründen für die Futtersuche der Schwarminsekten: "Eine einzelne Ameise ist sicher nicht schlau, aber beim Verhalten des Kollektivs bin ich versucht, es intelligent zu nennen", sagt Ko-Autor Jürgen Kurths vom PIK, und erklärt weiter: "Im Kollektiv bilden die Ameisen ein hoch effizientes komplexes Netzwerk. Das ist etwas, das wir vielfach auch anderswo in Natur und Gesellschaft vorfinden." Das mathematische Modell, das die Wissenschaftler entwickelt haben, lässt sich also nicht nur auf Ameisen anwenden.

Die grundsätzlichen Muster treten auch bei anderen Tierarten auf. "Das Prinzip der Selbstorganisation ist etwa von Fischschwärmen bekannt, aber Ameisen sind wegen ihres festen Zuhauses so interessant", sagt Kurths. Andere Tiere, die immer wieder an denselben Ort zurückkehren, sind zum Beispiel Vögel wie Albatrosse.

Aber auch der Mensch zeigt ein sehr ausgeprägtes standorttreues Verhalten. Die entwickelten Algorithmen ermöglichen daher auch einen neuen Blickwinkel auf menschliche Bewegungsmuster. Das reicht von logistischen Transportsystemen bis hin zum Surfen zwischen Internetdiensten.
(PNAS, 2014; doi: 10.1073/pnas.1407083111)
(Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung, 27.05.2014 - AKR)
 
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