アリたちは集合の感知範囲をもつ
最初に研究者たちは、均等な大きさの立方体をランダムにばらまくことで、自然の環境を模した石だらけの迷路を作成。
次に、ターゲットであるロングホーン・クレイジーアリに食料を持たせて、迷路を通って巣まで運ぶようにセッティングしました。
途中のブロックが多ければ多いほど複雑な迷路になるので、ブロックの数に応じてアリたちの対応力を調べることができます。
実験の結果、のアリたちは、迷路が複雑になればなるほど、迷路を解くための時間が長くなりました。そして、ブロックの割合が55％までは何とか正解しましたが、60％になるとゴールにたどり着けなくなりました。
その後、研究チームは、アリのパフォーマンスとプログラムされた運動モデルを比較することにしました。
このコンピュータモデルは、ブロックに衝突することで進む方向が変化するようになっており、最終的にはゴールに到達できるようプログラムされています。いわゆる「行き当たりばったり」作戦ですね。
検証の結果、非常に単純な迷路を除いて、アリの方がコンピュータモデルよりも迷路をクリアする能力が高いと証明されました。
つまり、アリは迷路を「行き当たりばったり」ではなく、何らかの感知方法によってふかん的な視点を得ており、効率的な正解ルートを見出していたことになります。
では、アリたちの感知方法とはどんなものなのでしょうか？
