Искусственный интеллект объяснил загадочное кружение животных

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

ИИ давно зарекомендовал себя в решении прикладных и инженерных задач, но на этот раз опубликованное в Science Reports исследование демонстрирует новую сильную сторону ИИ, который помог ответить уже на фундаментальный вопрос — понять коллективное поведение живых существ.

Кружение наблюдается в больших группах животных, находящихся на разных этапах эволюции, от насекомых и червей до рыб: они согласованно движутся вокруг центра группы. Биологическая функция столь причудливого поведения до сих пор ставила в тупик эволюционных биологов и теоретиков систем.

Стандартный подход к объяснению кружения постулирует наличие неких искусственных сил, которые возникают между животными и влияют на их коллективное движение. Ученые из Сколтеха пошли по иному пути: их модель отталкивается от цели и формулируется в терминах обучения с подкреплением — инструмента из области искусственного интеллекта.

Опираясь на простые правила и естественные ограничения, смоделированные исследователями животные методом проб и ошибок обучились коллективному движению. Поразительным образом, предъявленные к ним требования — оставаться в заданных пределах от центра группы и от соседей — привели к самопроизвольному кружению. Что еще более неожиданно, кружение оказалось весьма полезным для выживания: по подсчетам исследователей, обученный такому поведению коллектив в сотни раз устойчивее к пагубным возмущениям среды — в природе ими могут быть, например, ветер или подводные потоки.

Другое применение искусственного интеллекта в похожем контексте — группировка животных. Птицы мигрируют, волки охотятся, а рыбы плавают — стаями. Если животные перемещаются совместно с оптимальным расположением друг относительно друга, они тем самым минимизируют затраты энергии. Исследователи из Сколтеха применили тот же целеориентированный подход на базе обучения с подкреплением и подтвердили, что в результате животные находят оптимальную для передвижения конфигурацию, позволяющую сохранять силы: вдвоем они выстраиваются в линию, втроем — в треугольник, вчетвером — в ромб.

Эти и другие, порой неожиданные построения, при большей численности группы, были независимо найдены альтернативным методом. Хотя в природе присутствуют и другие факторы, определяющие структуру стаи, например защита от хищников, положение вожака и прочее, полученные результаты наглядно демонстрируют широкую применимость метода и его надежность. Как говорит профессор Бриллиантов, «я понимаю, что все строится из простых „математических кирпичиков“, но не перестаю удивляться возможностям методов ИИ!».

Источник: Naked Science