Dem Schwarmverhalten von Lebewesen und Robotern sind Wissenschaftler der Universitäten Innsbruck und Konstanz mit künstlicher Intelligenz auf der Spur.
Sie benutzen Methoden des maschinellen Lernens, um kollektive Bewegung zu modellieren, ohne dabei das Verhalten der Individuen von vornherein festzulegen.
Wie kann man kollektives Verhalten erklären? In Vogelschwärmen, Menschenmengen oder bei Wanderheuschrecken bewegen sich viele Individuen perfekt aufeinander abgestimmt in komplexen Mustern. Wie ihnen das ohne einen zentralen Anführer gelingt, beschäftigt Wissenschaftler unterschiedlichster Disziplinen. Bisher wurde bei der Simulation kollektiver Bewegung das Verhalten von Individuen in der Regel vorab postuliert und in Algorithmen übersetzt, um die daraus resultierende kollektive Bewegung zu untersuchen. Katja Ried und Hans Briegel vom Institut für Theoretische Physik der Universität Innsbruck und Thomas Müller vom Fachbereich Philosophie der Universität Konstanz schlagen nun eine neue Methode vor, Schwarmverhalten zu modellieren, die ohne diese Vorannahme auskommt und so einen natürlicheren und realistischeren Blick auf das Individuum erlaubt.
Quellennachweis
Universität Innsbruck
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