Студент использовал ИИ для изучения поведения пчёл

Аспирант Университета Эксетера использовал искусственный интеллект, чтобы пролить новый свет на поведение шмелей.

Дэниел Чок разработал компьютерную модель, чтобы понять потенциал пчёл для перекрёстного опыления между ГМ- и не-ГМ-культурами.

Это первое в своём роде исследование в мире, которое по-новому раскрывает кормовое поведение шмелей на большой территории. Оно предполагает, что потенциал пчёл влиять на культуры через перекрёстное опыление очень ограничен. Существовали опасения по поводу перекрёстного опыления от ГМ-культур, и из-за почти полного отсутствия данных о том, как шмели перемещаются между полями, политики не могли должным образом решить этот вопрос.

Дэниел, аспирант Школы биологических наук и Школы инженерии, математики и физических наук, надеется, что его исследование поможет сформировать будущую политику вокруг ГМ-культур в Великобритании и Европе. Он также считает, что его модель может помочь в сохранении пчёл, что становится всё более важной проблемой из-за сокращения популяции шмелей.

Теперь у нас есть хорошее понимание того, как пчёлы перемещаются между растениями, но изучение их перемещения между полями оказалось очень сложным. Это первое исследование, успешно моделирующее кормовое поведение пчёл на большой территории.

Дэниел Чок сказал: «Создав своего рода "виртуальную пчелу", я впервые смог показать, как пчёлы перемещаются на больших площадях, через поля и между ними. Моё исследование показало, что шмели — очень эффективные собиратели и будут преодолевать большие расстояния только в случае крайней необходимости. Мы показали, что могут быть внедрены стратегии сдерживания — например, создание щита из "жертвенных культур", — поскольку пчёлы склонны отдавать предпочтение перемещениям на соседние участки».

Он добавил: «Хотя целью этого исследования было изучить потенциал перекрёстного опыления от ГМ-культур, его результаты также могут помочь в масштабных усилиях по сохранению пчёл, которые сейчас предпринимаются. Использованная мной модель может помочь определить ландшафты, способствующие активности пчёл».

Дэниел основывал своё исследование на рапсе, высокоурожайной культуре, чрезвычайно популярной у пчёл. Он назвал свою модель HARVEST (Harvesting Animals with Reinforced Values and ESTimates). Она основана на принципе, что пчёлы учатся методом проб и ошибок и быстро понимают, на какие участки стоит возвращаться за нектаром, а на какие — нет.

Дэниел теперь планирует опубликовать свои выводы, чтобы ими могли воспользоваться как научное сообщество, так и те, кто отвечает за разработку руководств по ГМ-культурам.