Hur gör bin? En ny datormodell utvecklad av forskare vid University of California, Berkeley, ger några insikter. Modellen visar att bin använder en enkel men effektiv beslutsstrategi som baseras på deras erfarenhet.
Modellen bygger på idén att bin lär sig genom att associera vissa signaler med belöningar. Till exempel, om ett bi hittar en blomma som är full av nektar, kommer det att lära sig att associera åsynen av den blomman med belöningen att få mat.
När ett bi står inför ett beslut kommer det att använda sin erfarenhet för att vägleda sitt val. Den kommer att välja det alternativ som är mest sannolikt att leda till en belöning, baserat på de ledtrådar som den har lärt sig.
Modellen visar att denna enkla strategi kan förklara ett brett spektrum av bibeteenden, från hur de lär sig att navigera i sin miljö till hur de bestämmer vilka blommor de ska besöka.
Forskarna säger att deras modell kan hjälpa oss att bättre förstå hur andra djur fattar beslut. Det kan också leda till utvecklingen av nya algoritmer för artificiell intelligens som är inspirerade av hur bin tänker.
Här är några av de viktigaste resultaten från studien:
* Bin använder en enkel men effektiv beslutsstrategi som är baserad på deras erfarenhet.
* Bin lär sig genom att associera vissa signaler med belöningar.
* När ett bi står inför ett beslut kommer det att använda sin erfarenhet för att vägleda sitt val.
* Den här enkla strategin kan förklara ett brett spektrum av bibeteenden, från hur de lär sig att navigera i sin miljö till hur de bestämmer vilka blommor de ska besöka.
Studien publicerades i tidskriften "Current Biology."
