Ученые установили, что шмели добиваются оптимизации пути между фиксированными точками методом проб и ошибок. Работа опубликована в журнале PLoS Biology, кратко о ней пишет ScienceNow.

Исследователи расставили в поле пять источников нектара - искусственных цветков, сделанных из синего пластика. В каждом из них содержалась ровно одна пятая от того количества жидкости, которое способен унести шмель. Искусственные цветки были расставлены в виде правильного пятиугольника, расстояние между ними составляло по 50 метров.

К каждому из насекомых ученые присоединили по маленькому радиопередатчику. Это позволило использовать антенну для отслеживания траекторий движения шмелей. Эти траектории затем оцифровывались и анализировались специальной программой.

Поскольку 50 метров - это почти втрое больше, чем максимальное расстояние, с которого шмели способны распознать кормушку, то находить их насекомым поначалу приходилось наугад. По виду треков хорошо заметно, что первые путешествия носили случайный характер.

Тем не менее, шмели достаточно быстро добивались оптимизации маршрута. Они запоминали расположение уже известных кормушек и периодически пробовали новые пути. Если это позволяло сократить маршрут, то новый маршрут заменял старый. В среднем, насекомым требовалось 26 вылетов, чтобы научиться оптимально облетать все пять кормушек. При этом из 120 возможных вариантов полета они тестировали всего около 20. Путь, проделываемый насекомыми после оптимизации, снижался на 80 процентов.

Результаты эксперимента, по словам ученых, говорят о неожиданно высоких интеллектуальных способностях насекомых. Оптимизация маршрута между фиксированными точками - классическая задача теории графов, которая носит название задачи коммивояжера. Шмели, очевидно, не используют аналитических методов для ее решения. Они даже не строят когнитивных карт пространства, которые характерны для высших животных - насекомые сильно ограничены в количестве доступных нейронов. Тем не менее, используя простой алгоритм проб и ошибок, им удается удивительно эффективно решать поставленную задачу минимальными ресурсами.