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꿀벌의 두뇌가 공개되었습니다: 의사 결정의 달인

e라이프 저널에 발표된 획기적인 연구에서 연구자들은 꿀벌의 놀라운 의사 결정 능력을 밝혀냈습니다. 이 연구는 곤충의 뇌에 대한 이해를 풍부하게 할 뿐만 아니라 인지 과정의 진화에 대한 심오한 통찰력을 제공하며, 첨단 로봇 공학 분야에 잠재적으로 응용될 수 있습니다.

시드니 맥쿼리 대학교의 앤드류 배런 교수가 하디 마부디 박사, 네빌 디어든, 셰필드 대학교의 제임스 마샬 교수와 함께 주도한 이 연구는 꿀벌의 의사 결정에 대한 포괄적인 모델을 소개합니다. 이 연구는 빠른 의사결정을 담당하는 신경 경로를 밝혀냄으로써 이 놀라운 생물의 신비를 풀기 위한 청사진을 제시합니다.

배런 교수는 가능한 결과를 평가하는 데 있어 의사 결정의 역할을 강조하면서 인지 능력에서 의사 결정의 중요성을 강조합니다. 꿀벌은 참깨보다 작은 뇌를 가졌음에도 불구하고 신속하고 정확하게 의사 결정을 내리는 데 있어 인간을 능가합니다. 꿀벌의 의사 결정 능력을 로봇이 따라하려면 슈퍼컴퓨터의 연산 능력이 필요합니다.

로봇 대 꿀벌: 자율적 의사 결정의 교훈

배런 교수는 원격 컴퓨팅 지원에 크게 의존하는 현재 자율 로봇의 한계에 주목합니다. 예를 들어 드론은 독립적인 의사 결정 능력이 부족하고 데이터 센터와의 지속적인 무선 통신에 의존합니다. 이러한 의존성은 화성과 같이 통신이 원활하지 않은 먼 곳을 탐사하는 드론에 문제를 야기하며, 이는 수년 동안 75킬로미터 밖에 탐사하지 못한 NASA의 탐사선과 극명한 대조를 이룹니다.

꿀벌에게 신속하고 효율적인 의사 결정은 사활이 걸린 문제입니다. 꿀벌은 꿀을 찾는 것과 포식자로부터 벌집을 방어하는 것 사이에서 균형을 유지하면서 어떤 꽃을 방문할지 끊임없이 중요한 선택을 해야 합니다. 날아다니는 동안에는 공중의 위협에 노출되기 쉽고, 먹이를 먹기 위해 착륙하면 교묘하게 꽃으로 가장한 포식자의 위험에 직면하게 됩니다.

꿀벌의 의사 결정 풀이

흥미롭게도 연구진은 꿀벌 20마리를 훈련시켜 파란색 꽃에는 지속적으로 설탕 시럽이, 녹색 꽃에는 퀴닌(쓴맛을 내는 성분)이, 다른 색에는 포도당이 들어 있는 5가지 색의 '꽃 디스크'를 구별하도록 했습니다.

마부디 박사는 꿀벌이 먹이가 있다는 확신이 들면 평균 0.6초 만에 빠르게 착륙을 결정한다고 밝히며 연구 결과를 자세히 설명합니다. 놀랍게도 꽃에 먹이가 부족하다고 확신하는 경우에도 꿀벌의 결정은 똑같이 빨랐습니다.

그러나 꽃의 잠재적 수확량에 대한 불확실성에 직면했을 때 꿀벌은 평균 1.4초로 훨씬 더 오래 숙고했습니다. 이 결정 시간은 꽃에 먹이가 들어 있을 확률을 인지하는 것과 상관관계가 있었습니다.

이러한 관찰 결과를 바탕으로 연구팀은 꿀벌의 뇌 구조적 배열을 반영하여 꿀벌의 의사 결정 과정을 반영하는 컴퓨터 모델을 구축했습니다.

꿀벌에서 영감을 얻은 AI 및 로보틱스

이 연구는 꿀벌이 최소한의 신경 회로만으로 복잡한 자율적 의사 결정을 내릴 수 있음을 보여줍니다. 마샬 교수는 꿀벌이 시각 시스템을 향상시키기 위해 비행 행동을 사용하여 가장 보람 있는 꽃을 감지하는 데 도움을 줄 수 있다고 제안하며 이번 연구가 갖는 광범위한 함의를 강조합니다.

벌과 같이 단순해 보이는 생물의 행동을 포함한 곤충의 행동은 AI 연구자들에게 귀중한 인사이트를 제공합니다. 수백만 년에 걸친 진화를 통해 벌은 놀라울 정도로 낮은 전력을 필요로 하는 매우 효율적인 두뇌를 개발했습니다. 자율 기계 이동을 위한 곤충의 두뇌 알고리즘을 리버스 엔지니어링하는 전문 회사인 옵테란을 공동 설립한 마샬 교수는 생물학적 시스템에 깊은 영향을 받는 AI의 미래를 구상하고 있습니다.

꿀벌의 의사 결정 비밀을 밝혀냄으로써 로봇 공학과 AI의 발전을 위한 길을 열었습니다. 기술이 자연의 복잡한 설계에서 영감을 얻음에 따라, 작지만 놀라운 곤충의 놀라운 능력처럼 자율적인 의사결정을 내릴 수 있는 기계를 만드는 데 더 가까워지고 있습니다.

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