Ja proučavam mrave
u pustinji, u tropskoj šumi
i u mojoj kuhinji,
i na brežuljcima Silicijske Doline gdje živim.
Nedavno sam shvatila da mravi
drugačije koriste interakciju
u različitim okruženjima,
i to me navelo na razmišljanje da bismo iz toga mogli naučiti
o drugim sustavima,
kao što su mozak ili podatkovne mreže koje proizvodimo,
pa čak i rak.
Ono što je svim tim sustavima zajedničko
jest da ne posjeduju središnju kontrolu.
Kolonija mrava sastoji se od sterilnih ženki radilica --
to su mravi koje vidite da hodaju uokolo --
i onda jedna ili više ženki za parenje
koje samo polažu jajašca.
One ne daju nikakve upute.
Iako se nazivaju kraljicama,
one nikome ne govore što da radi.
Dakle u mravljoj koloniji, nitko nije glavni,
i svi slični sustavi bez središnje kontrole
su podešeni koristeći vrlo jednostavne interakcije.
Mravi međusobno komuniciraju koristeći njuh.
Njuše pomoću svojih antena,
i komuniciraju pomoću svojih antena,
stoga kad jedan mrav dotakne drugog svojom antenom,
zna, na primjer, je li drugi mrav
iz istog gnijezda
i što taj drugi mrav radi.
Ovdje vidite mnogo mrava koji idu uokolo
i komuniciraju u lab-areni
koja je povezana cijevima s druge dvije arene.
Kad jedan mrav sretne drugoga,
nije bitno kojeg mrava sretne,
i oni zapravo ne emitiraju
nikakvu vrstu kompliciranih signala ili poruka.
Sve što je mravu bitno jest stopa
kojom susreće drugog mrava.
I sve te interakcije, zajedno,
tvore mrežu.
To je mreža mrava
koje ste upravo vidjeli da se kreću arenom,
ta se mreža stalno mijenja
i određuje vrste ponašanja kolonije,
kao što je npr. hoće li se svi mravi sakriti u gnijezdo,
ili koliko će ih ići van u potragu za hranom.
Mozak zapravo radi na istom principu,
ali ono što je kod mrava super jest
to što se cijela mreža može vidjeti u tijeku događanja.
Postoji više od 12 tisuća mrava,
u svakom zamislivom okruženju,
i koriste interakciju drugačije
kako bi svladali preprjeke iz okruženja.
Jedan značajan izazov
koji svaki sustav mora riješiti
jesu operativni troškovi, tj. ono što je potrebno
da bi sustav funkcionirao.
Drugi značajan izazov su resursi,
pronalazak i skupljanje resursa.
U pustinji su operativni troškovi visoki
jer vlada oskudica vode,
i mravi sjemenojedi koje proučavam u pustinji
moraju potrošiti vodu da bi je dobili.
Stoga mrav koji traga za hranom,
tražeći sjemenje po žarkom suncu,
gubi vodu u zrak.
Ali kolonija dobiva svoju vodu
metabolizirajući masti iz sjemenja
koje jedu.
Stoga u tom okruženju, interakcija se koristi
kako bi se aktivirala potraga za hranom.
Tragač za hranom ne ide van ukoliko
ne dobije dovoljan broj informacija od povratnika,
ono što vidite su mravi koji se vraćaju iz potrage za hranom
ulaze u tunel, u gnijezdo,
susrećući se s onima što kreću u potragu za hranom.
Za mravlju koloniju to ima smisla,
jer što je više hrane tamo vani,
to je brže tragači nalaze,
brže se vraćaju,
stoga više tragača opet šalju van,
Sustav radi da ostane zaustavljen,
osim ako se ne dogodi nešto dobro.
Dakle interakcija funkcionira na način da pokrene tragače.
Proučavali smo evoluciju ovog sustava.
Prije svega, postoji varijacija.
Ispada da su kolonije različite.
Za sušnih dana, neke kolonije tragaju za hranom manje,
stoga se kolonije razlikuju po tome kako
upravljaju tim kompenziranjem
između trošenja vode za traženje sjemenja
i dobivanja vode natrag kroz sjemenje.
I pokušavamo shvatiti zašto
neke kolonije tragaju manje od ostalih
razmišljajući o mravima kao neuronima,
koristeći modele iz neuroznanosti.
Stoga baš kao što neuron uključuje stimulaciju
od drugog neurona kako bi odlučio treba li odaslati signal
tako i mrav dobiva stimulaciju od drugih mrava
kako bi odlučio treba li ići tragati za hranom.
Ono što tražimo jest postoji li možda
mala razlika između kolonija
u tome koliko interakcije svaki mrav treba
kako bi ga se potaklo na to da krene u potragu za hranom,
jer bi kolonija tad to radila manje.
I to otvara još jedno analogno pitanje o mozgu.
Razgovaramo o mozgu,
ali naravno da je svaki mozak ponešto drugačiji,
i možda postoje pojedinci
ili neka stanja
u kojem su električna svojstva neurona takva
da im je potrebno više stimulansa da se pokrenu,
i to bi vodilo razlikama u funkcijama mozga.
Stoga ako ćemo postavljati evolucijska pitanja,
trebamo znati više o reproduktivnom uspjehu.
Ovo je mapa stranice studije
gdje sam pratila populaciju
mravlje kolonije sakupljača punih 28 godina,
što je otprilike jednako vremenu trajanja kolonije.
Svaki simbol je kolonija,
a veličina simbola predstavlja koliko potomaka ima,
jer možemo upotrijebiti genetske varijacije
kako bismo uparili roditelja i potomka kolonije,
što će reći, da shvatimo koje od kolonija
su se razvile od kćeri kraljice
proizvedene od kojih roditeljskih kolonija.
I to je meni zadivljujuće, nakon svih ovih godina,
saznati, na primjer, da kolonija 154,
koju poznajem dobro već godinama,
je pra-prabaka.
Ovo je njena kći kolonija,
ovdje vidimo unuku koloniju,
a ovo su njene praunuke.
I čineći to, naučila sam
da potomci kolonija liče svojim roditeljskim kolonijama
u smislu odluka o tome koji su dani toliko vreli
da neće ići u potragu za hranom,
i potomci roditeljske kolonije
žive toliko daleko jedni od drugih da se mravi nikad ne sretnu,
stoga kolonija potomaka
nije to mogla naučiti od svoje roditeljske kolonije.
Pa je naš sljedeći korak istražiti
genetske varijacije koje stoje iza tih sličnosti.
Tada sam mogla pitati, u redu, tko to radi bolje?
Tijekom vremena proučavanja,
a posebice unazad deset godina,
bilo je vrlo ozbiljnih suša
u jugozapadnom SAD-u,
i ispada da kolonije koje konzerviraju vodu,
koje ostaju unutra kad je jako vruće vani,
žrtvujući da skupe što je više moguće hrane
su one koje kasnije imaju više kolonija potomaka.
Stoga sam cijelo ovo vrijeme mislila da je kolonija 154
gubitnička, jer za vrlo sušnih dana,
jedva bi nekolicina mravi išla u potragu za hranom
dok bi ostale kolonije bile vani
tražeći i nabavljajući mnogo hrane,
međutim, kolonija 154 je vrlo uspješna.
Ona je matrijarhat.
Ona je jedna od rijetkih prabaka ovdje.
Koliko ja znam, ovo je prvi put
da smo bili u mogućnosti pratiti
evoluciju kolektivnog ponašanja
u prirodnoj populaciji životinja
i saznati što je zapravo najefikasnije.
Sada, internet koristi jedan algoritam
kako bi regulirao protok podataka
koji je vrlo sličan onome
koji koristi mrav sakupljač kako bi regulirao
protok tragača za hranom.
I pogodite kako nazivamo tu analogiju?
Anternet dolazi. (ant=mrav)
(Pljesak)
Stoga podaci ne odlaze s računala
ukoliko ne dobiju signal da postoji dovoljna propusnost
za nesmetano kolanje.
U začecima interneta,
kad su operativni troškovi bili vrlo visoki
i kad je bilo vrlo važno ne izgubiti nikakav podatak,
sustav je bio podešen za interakcije
na način da aktivira protok podataka.
Zanimljivo je da mravi koriste algoritam
koji je toliko sličan onome koji smo mi nedavno izumili,
a to je tek jedan od mnoštva mravljih algoritama
koje poznajemo,
a mravi su imali 130 milijuna godina
da razviju mnogo dobrih,
i mislim da je vrlo izgledno
da će neki od ostalih 12 tisuća vrsta
imati vrlo zanimljive algoritme
za podatkovne mreže
kojih se mi još nismo ni sjetili.
Dakle, što se događa kad su operativni troškovi niski?
Operativni troškovi su niski u tropskim područjima,
jer je tamo vrlo vlažno, pa je mravima lako
hodati uokolo.
Ali u tropskim područjima mrava je toliko puno
i velika je raznolikost
da postoji velika konkurencija.
Koji god resurs koristi jedna vrsta,
vjerojatno je da će isti taj resurs koristiti druga vrsta
u isto vrijeme.
Stoga u tom okruženju , interakcija se koristi
u obrnutom smjeru.
Sustav radi
dok se ne dogodi nešto loše
i jedna vrsta koju proučavam kruži
u drveću mrava tragača
idući od gnijezda do resursa hrane i natrag,
i tako u krug,
dok se nešto loše ne dogodi,
kao interakcija
s mravima druge vrste.
Evo primjera mravljeg osiguranja
U sredini je mrav
koji zatvara ulaz u gnijezdo svojom glavom
kao odgovor na interakciju s drugom vrstom
To su ovi maleni što trčkaraju
sa svojim trbuhom podignutim u zrak.
No čim prijetnja prođe,
ulaz se ponovno otvara,
i možda postoje situacije
u računalnoj sigurnosti
gdje su operativni troškovi dovoljno niski
pa bismo privremeno zablokirali prilaz
kao odgovor na trenutnu prijetnju,
i onda ga opet otvorili,
umjesto da gradimo
trajni vatrozid ili utvrdu.
Stoga još jedan okolišni izazov
s kojim se svi sustavi moraju pozabaviti
su resursi – tj. njihovo pronalaženje i skupljanje.
I kako bi to učinili, mravi rješavaju problem
kolektivne pretrage,
a to je problem od našeg najvećeg zanimanja
upravo sada u robotici,
jer razumijemo da,
umjesto da šaljemo pojedinačnog,
sofisticiranog, skupog robota
da istražuje drugi planet
ili provjerava zgradu u plamenu,
bilo bi mnogo učinkovitije
nabaviti skupinu jeftinih robota
koji izmjenjuju samo minimum informacija,
a to je način na koji to rade mravi.
Invazivni argentinski mrav
radi proširive mreže za istraživanje.
Oni su dobri u rješavanju glavnog problema
kolektivne pretrage,
što je zapravo razmjena između
vrlo temeljite pretrage
i one koja obuhvaća veća područja.
Ono što oni rade jest,
kad ima puno mravi na malom mjestu,
oni mogu tražiti vrlo temeljito
jer će uvijek biti drugi mrav u blizini
koji će također tražiti,
međutim kad ima malo mrava
na velikoj površini,
moraju proširiti svoje putanje
kako bi pokrili veće područje.
Mislim da koriste interakciju kako bi procijenili gustoću,
pa kad je zaista gužva
susreću se češće,
i traže mnogo temeljitije.
Razne vrste moraju koristiti različite algoritme,
jer su evoluirali kako bi se nosili sa
sakupljanjem različitih resursa,
i moglo bi biti vrlo korisno znati ovo,
pa smo nedavno pitali mrave
da riješe problem kolektivnog pretraživanja
u ekstremnim uvijetima
mikrogravitacije
u Međunarodnoj Svemirskoj Stanici.
Kad sam prvi put vidjela ovu sliku, pomislila sam,
o ne, postavili su stanište vertikalno,
a tada sam shvatila da to, naravno, nije ni bitno.
Dakle, ovdje je zamisao da mravi
rade tako naporno da se drže
uz zid ili pod ili kakogod ćete to nazvati
pa je manja vjerojatnost za interakciju,
pa je veza između
koliko su skučeni i koliko se često susreću
pobrkana.
Još uvijek proučavamo podatke.
Nemam još rezultate.
Ali bilo bi zanimljivo saznati
kako ostale vrste rješavaju ovaj problem
u različitim uvjetima na Zemlji,
stoga postavljamo program
kako bismo potaknuli djecu širom svijeta
da isprobaju ovaj eksperiment s različitim vrstama.
Vrlo je jednostavan.
Vrlo je jeftin.
Na taj način mogli bismo napraviti globalnu kartu
algoritama koji koriste mravi za kolektivno pretraživanje.
Držim da je vrlo vjerojatno da će invazivne vrste,
one koje dolaze u naše zgrade,
biti vrlo uspješne u ovome,
jer su oni u vašoj kuhinji
stoga što su vrsni u pronalasku hrane i vode.
Resurs s kojim su mravi najbolje upoznati
jest piknik,
i to je grupirani resurs.
Gdje postoji jedan komad voća,
velike su šanse da će postojati i drugi komad blizu,
i mravi koji su specijalizirani za grupirane resurse
koriste interakciju za regrutaciju.
Kad jedan mrav sretne drugoga,
ili kad naiđe na kemikaliju na tlu
koju je nanio drugi mrav,
mijenja smjer kako bi pratio
smjer interakcije,
i tako se dobiva trag mravi
koji dijele hranu s vašeg izleta.
Mislim da je ovo mjesto gdje bismo mogli
naučiti nešto od mravi u vezi s rakom.
Mislim, očigledno je da bismo mogli učiniti mnogo
da spriječimo rak
ne dopuštajući ljudima da šire uokolo
ili prodaju toksine koji promiču
evoluciju raka u našim tijelima,
ali ne vjerujem da nam tu mravi mogu puno pomoći
jer mravi nikad ne truju svoju vlastitu koloniju.
Ali mogli bismo naučiti nešto od mrava
u vezi liječenja raka.
Postoji mnogo vrsta raka.
Svaki potječe iz posebnog dijela našeg tijela,
pa će se neki dijelovi raka raširiti
ili metastazirati na određeno drugo tkivo
gdje će moći skupiti resurse koji su im potrebni.
Stoga ako razmislite iz perspektive
stanice raka u ranoj fazi metastaze
dok uokolo tragaju
za resursima koji su im potrebni,
ako su ti resursi grupirani,
vjerojatnije je da će koristiti interakcije za regrutaciju,
i ako uspijemo shvatiti kako se ćelije raka regrutiraju,
možda bismo im mogli postaviti zamke
kako bismo ih ulovili prije nego se smjeste.
Mravi koriste interakciju na različite načine
u ogromnoj raznolikosti okoliša,
a mi bismo mogli učiti iz toga
o ostalim sustavima koji rade
bez središnje kontrole.
Koristeći se jednostavnim interakcijama,
kolonije mrava izvode
zapanjujuće podvige već više od 130 milijuna godina.
Možemo mnogo naučiti od njih.
Hvala.
(Pljesak)