昆蟲(chóng)的大腦很小，因?yàn)樗鼈儽旧砗苄?。然而，它們具有相?dāng)不錯(cuò)的導(dǎo)航能力，至少可以說(shuō)讓科學(xué)家感到驚訝。對(duì)于昆蟲(chóng)來(lái)說(shuō)，這個(gè)世界要大得多，但它們卻設(shè)法飛回了自己的家。這些能力正在激發(fā)科學(xué)家創(chuàng)造新的機(jī)器人設(shè)計(jì)。愛(ài)丁堡大學(xué)的科學(xué)家建立了計(jì)算機(jī)算法，以更好地理解昆蟲(chóng)的神經(jīng)回路。

我們的未來(lái)屬于機(jī)器人。他們將為我們?cè)絹?lái)越多的工作，促進(jìn)我們的經(jīng)濟(jì)發(fā)展并騰出手來(lái)處理更復(fù)雜的任務(wù)。機(jī)器人對(duì)我們來(lái)說(shuō)意味著進(jìn)步，但它們?nèi)匀皇怯薮赖?，容易迷路。通常，機(jī)器人使用復(fù)雜的算法和GPS進(jìn)行導(dǎo)航，但這并不是針對(duì)局部區(qū)域的最佳解決方案。同時(shí)，昆蟲(chóng)的大腦很小，可以很好地導(dǎo)航?？茖W(xué)家創(chuàng)造了計(jì)算機(jī)算法來(lái)分析昆蟲(chóng)大腦中的神經(jīng)回路，然后建造了機(jī)器人來(lái)模擬這些回路的工作方式。希望這些發(fā)現(xiàn)將有助于我們創(chuàng)建可以在農(nóng)業(yè)環(huán)境中工作，清除垃圾或執(zhí)行其他平凡任務(wù)的機(jī)器人。

科學(xué)家們?cè)谲?chē)輪上構(gòu)建了智能手機(jī)。它旨在測(cè)試算法在熟悉的環(huán)境中導(dǎo)航時(shí)模仿昆蟲(chóng)行為的能力。該機(jī)器人可以記錄整個(gè)植被區(qū)域的蟲(chóng)眼景色，然后在下次旅行中使用該信息。該機(jī)器人還使用指南針和速度傳感器跟蹤其從原始位置到目的地的運(yùn)動(dòng)，然后使用此信息返回。對(duì)于一個(gè)小型且相對(duì)簡(jiǎn)單的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)令人印象深刻的能力，但是毫不奇怪，它是從自然界中汲取靈感而建造的。

不難想象類(lèi)似的機(jī)器人在哪里有用。可以將它們中的一堆放到公園或其他娛樂(lè)場(chǎng)所中，然后他們可以收集垃圾并將它們?nèi)繋У酵粋€(gè)地方。他們還可以在農(nóng)場(chǎng)的田間分配農(nóng)藥和化肥。無(wú)需使用更復(fù)雜的設(shè)備，就可以更便宜，更輕松地完成這些任務(wù)和許多其他任務(wù)。該項(xiàng)目的幕后科學(xué)家之一芭芭拉·韋伯(Barbara Webb)說(shuō)：“很難測(cè)量在自然環(huán)境中飛行或奔跑的昆蟲(chóng)的神經(jīng)活動(dòng)。建立機(jī)器人模型有助于我們彌合大腦與行為之間的鴻溝。”

科學(xué)仍然可以從自然界中學(xué)到很多東西。昆蟲(chóng)在擁有非常小的原始大腦的情況下執(zhí)行艱巨的任務(wù)。研究它可以幫助我們創(chuàng)建更好的機(jī)器人和更好的人工智能。

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