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Tauchgang in die Schwarmintelligenz
Warum Forschende Lösungsstrategien von Fischen ergründen und in Robotern nachbauen
Wie funktioniert kollektive Intelligenz? Dieser Frage kann man sich auf unterschiedlichsten Wegen nähern. Im Exzellenzcluster Science of Intelligence (SCIoI) führt einer dieser Wege unter die Wasseroberfläche: Forschende untersuchen das Verhalten von Raubfischen und den von ihnen gejagten Sardinen, um Prinzipien kollektiver Intelligenz aufzudecken.
Dabei profitiert auch das Forschungsteam von der Stärke des Kollektivs: Während man in anderen wissenschaftlichen Zusammenhängen oft nur eine Perspektive einnimmt, kommen bei Science of Intelligence Forschende aus verschiedenen Fachrichtungen zusammen, um die Gesetze unterschiedlichster Formen von Intelligenz zu erkunden.
In zwei übergreifenden Projekten arbeiten die Wissenschaflter*innen Alicia Burns, Palina Bartashevich und David Mezey an der Schnittstelle der Beobachtung von Fischen auf hoher See, der Übersetzung des beobachteten Verhaltens dieser Fische in Computersimulationen und an Tests mit Robotern.
Wie das Arbeiten in einem transdisziplinären Team aussieht, welche cleveren Tricks die Fische anwenden und wie Roboter diese umsetzen, berichten sie im Interview.
Auf dem Kampagnenmotiv springt ein gestreifter Marlin aus der Spree. Die Streifen signalisieren bei der Jagd: "Jetzt bin ich dran, aus dem Weg!", hat das SCIoI-Forschungsteam herausgefunden.
Ein großer Fisch, der aus der Spree springt – mit diesem Motiv präsentiert sich der Cluster Science of Intelligence in der Kampagne DAS OFFENE WISSENSLABOR. Wie hängt dieses Bild mit allgemeinen Prinzipien der Intelligenz zusammen?
Alicia Burns: Das scheint auf den ersten Blick ein großer Sprung zu sein, im wahrsten Sinne des Wortes. Bei Science of Intelligence beschäftigen wir uns unter anderem mit kollektiver Intelligenz, der Idee, dass einige Gruppen bessere Problemlöser sind als einzelne Individuen. Und Tiere sind darin sehr gut!
Auf dem Motiv sehen Sie einen gestreiften Marlin, einen der schnellsten und größten Fische im Ozean. Marline müssen zusammenarbeiten, um Sardinen zu treiben, aber sie konkurrieren auch um Nahrung, und wenn zwei von ihnen gleichzeitig angreifen, könnten sie sich ernsthaft verletzen. Sie müssen also einen Weg finden, dieses Problem des gleichzeitigen Kooperierens und Konkurrierens zu lösen.
Welche intelligenten Strategien verfolgen die Raubfische?
Burns: Von Drohnen aus haben wir ein faszinierendes Phänomen beobachtet: Marline leuchten auf, wenn sie angreifen, indem sie bestimmte Hautzellen exponieren, die hellblaues Licht reflektieren – das Ergebnis sind die Streifen, die dem gestreiften Marlin seinen Namen geben. Diese Streifen verwirren möglicherweise nicht nur die Sardinen, sondern signalisieren auch den anderen Marlinen ihre Absicht anzugreifen. Ohne es zu wissen, sagen sie: „Jetzt bin ich dran, aus dem Weg!“ – eine elegante und intelligente Lösung für ein kollektives Jagdproblem.
Und was ist mit den Sardinen? Haben sie ähnliche Strategien?
Palina Bartashevich: Ja, die Sardinen entkommen einem angreifenden Marlin, indem sie sich vor dem Schwertfisch in zwei Gruppen aufteilen und in einem Bogen hinter den Angreifer schwimmen. Dies wird als Fontänen-Effekt bezeichnet. Damit ein Schwarm dies erfolgreich durchführen kann, müssen die einzelnen Fische nur ein paar einfache Regeln befolgen. Wichtig ist, dem Angreifer in einem Winkel von etwa 30 Grad auszuweichen.
Ein Marlin auf Jagd vor der Pazifikküste Mexikos. Die gejagten Fische teilen sich in einem sogenannten Fontänen-Effekt auf und schwimmen links und rechts hinter den Angreifer. © SCIoI, IGB/ Alicia Burns and Matt Hansen
Mit anderen Worten, dieses clevere Manöver funktioniert, obwohl die Fische gar nicht wissen, was sie tun?
Bartashevich: Ganz genau. Das ist kollektive Intelligenz. Es geht nicht darum, wie sich das einzelne Individuum verhält, sondern wie die Gruppe als eine Einheit intelligent agiert, ohne das große Ganze zu kennen.
Der beobachtete Fluchtwinkel stimmt mit dem Winkelbereich überein, in dem Fische wie Sardinen rückwärts sehen können. Mit anderen Worten: Die Fische wollen so weit wie möglich von ihrem Verfolger wegkommen, ihn aber gleichzeitig im Auge behalten und in der Nähe ihrer Artgenossen bleiben.
In Ihrem Forschungsprojekt kommen verschiedene Disziplinen zusammen – Biologie, Informatik und Robotik. Wie kann man sich Ihre Arbeitsweise vorstellen?
Burns: Wir beginnen damit, intelligentes Verhalten in biologischen Systemen, also in der „Wildnis“ zu untersuchen, in unserem Fall bei Fischen vor der Pazifikküste Mexikos.
Bartashevich: Um ihr Verhalten besser zu verstehen, bauen wir es „nach“, indem wir Computermodelle der beobachteten Phänomene entwickeln und dann testen wir diese in der realen Welt auf robotischen Plattformen.
David Mezey: Das verschafft uns einen großen Vorteil, weil wir Dinge testen können, die allein durch Beobachtungen in der Natur nicht möglich wären. Wir können zum Beispiel ändern, wie viele Fische oder Raubtiere Teil der Gruppe sind, wie schnell sie schwimmen, wie sie interagieren, und wir können untersuchen, wie solche Änderungen das beobachtete kollektive Verhalten beeinflussen.
Bartashevich: Spannend an so einem interdisziplinären Ansatz ist, dass er neue Perspektiven aus verschiedenen Blickwinkeln ermöglicht. Informatiker*innen und Robotiker*innen nutzen ihre Modelle, um die Ideen der Biolog*innen zu überprüfen. Dies führt oft zu neuen Hypothesen, die Biolog*innen in der Natur verifizieren können, was einen ständigen Austausch von Ideen in einer Art Loop schafft. Und natürlich bedeutet das Arbeiten über die Disziplinen hinweg für mich als Informatikerin auch eine ungewöhnliche Arbeitsroutine, weil ich bei den Exkursionen mit an Bord war.
Die Forschenden von SCIoI bauen Phänomene aus der Natur als Computermodell nach, um Verhalten testen zu können, das sich sonst nicht beobachten bzw. steuern lässt. Hier der vom Marlin gejagte Fischschwarm. © SCIoI/Palina Bartashevich
Wie hilft uns das Verständnis des intelligenten Verhaltens von Fischen bei anderen Problemen?
Burns: Die Verhaltensweisen der Fische sind hochentwickelt – ein klassisches evolutionäres Wettrüsten zwischen Räuber und Beute, bei dem sowohl die Sardinen als auch der Marlin ständig versuchen, sich gegenseitig zu übertreffen. Indem wir diese Phänomene in ihre Bestandteile zerlegen, können wir beginnen, die Bausteine des intelligenten Verhaltens zu entschlüsseln, die dann andere Systeme informieren können.
Bartashevich: Wir könnten beispielsweise in der Zukunft zum Bau von Robotern und künstlichen Systemen beitragen, die in für Menschen gefährlichen Bereichen gemeinsam Aufgaben erfüllen können. Oder wir können fundiertere Antworten darauf geben, wie man Panikausbrüchen bei Massenveranstaltungen mit einfachen Mitteln begegnen kann. Uns ist es wichtig, bei Science of Intelligence all diese Phänomene ganzheitlich zu untersuchen.
Mezey: Solche Szenarien basieren eben auf der sehr grundlegenden Frage, wie und wann es menschlichen Gruppen gelingt, sich kollektiv an unterschiedliche Umstände anzupassen. Wenn wir verstehen, wie sich individuelle Entscheidungen auf das Gruppenverhalten auswirken, können wir potenziell dazu beitragen, effektivere Systeme zu entwickeln, die der Gesellschaft beispielsweise in den eben beschriebenen Szenarios zu Gute kommen.
Nach der Beobachtung und Analyse der Fischkollektive erst in der Natur und dann in Computermodellen kommt der dritte Schritt: das Testen mit Robotern!
Bartashevich: Genau, dafür haben wir uns an unseren Kollegen David gewandt, der sich auf Roboterschwärme spezialisiert hat. Gemeinsam erarbeiteten wir einen Plan, um die Computer-Modelle in der realen Welt zu testen.
Mezey: Bei der Prüfung und Entdeckung neuer Phänomene aus biologischen Daten ist es entscheidend, diese auch in die reale Welt und physische Systeme mit ähnlichen Einschränkungen wie bei den Tieren zu übertragen. Fische können sich beispielsweise nur so schnell bewegen oder drehen, wie es das Wasser und ihre Körper zulassen, im Gegensatz zu simulierten Fischen. Reale Anwendungen können unvorhergesehene Herausforderungen aufdecken, denen ein verkörpertes System, sei es Tier oder Roboter, immer begegnen muss, beispielsweise ungünstige Lichtverhältnisse oder Oberflächentexturen. So kann das Studium des Roboter-Verhaltens auch das Verständnis des Verhaltens bei Tieren fördern.
Forschende des Clusters Science of Intelligence übertragen ihre Computermodelle in die reale Welt – mithilfe von Robotern. So können Menschen oder Roboter mit dem Fischschwarm als Raubtiere interagieren und versuchen, die Fische zu fangen. © SCIoI
Wie haben Sie mit den Robotern die Natur „nachgestellt“?
Mezey: Um die Herausforderung zu meistern, zwei miteinander interagierende Roboterschwärme abzubilden, haben wir ein Augmented Reality-System entwickelt. In einer großen Arena wird der simulierte Fischschwarm auf den Boden projiziert. Dieser verhält sich so wie in der Natur, da er auf Palinas Algorithmen basiert. Nun können Menschen oder Roboter mit dem projizierten Fischschwarm als Raubtiere interagieren und versuchen, die Fische zu fangen. Diese reagieren in Echtzeit und erzeugen in einigen Fällen den Fontänen-Effekt. Erfolgsversprechende Muster, die in allen Systemen vorkommen, könnten dann allgemeine Prinzipien der kollektiven Intelligenz aufdecken. Ich werde bald einen Kurs an der TU Berlin betreuen, in dem Studierende die Grundlagen der Modellierung kollektiven Verhaltens erlernen und ihre Modelle dann auch in unserer Arena umsetzen können.
Bartashevich: Unser System bildet eine fantastische Grundlage für die Überprüfung der Modelle. Es war schwierig, das Verhalten eines Raubtiers, das einen einzelnen Fisch von der Gruppe trennt, in der Simulation zu reproduzieren, bis der Roboter es erfolgreich tat.
Was haben Sie noch gelernt?
Mezey: Zum Beispiel, dass es viel einfacher ist, die projizierten Fische zu fangen, wenn man sie zu zweit jagt. Kein Wunder, dass Marline in Gruppen jagen!
Ihre Herangehensweise hat etwas Spielerisches…
Mezey: Ja, und deswegen eignet sich unser System nicht nur für unsere Experimente, sondern auch als Werkzeug zur Wissenschaftskommunikation. Unsere interaktive Arena ermöglicht es unseren Besucher*innen, eng mit den Simulationen zu interagieren und tief in die Forschung einzutauchen. Ganz wortwörtlich!
Frau Burns, Frau Bartashevich, Herr Mezey, vielen Dank für das Interview!
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