Selbst fortschrittliche Technologie kann Schwierigkeiten haben, wenn die reale Welt unvorhersehbar wird. Im April 2026 fuhr ein Waymo-Robotertaxi in San Antonio, Texas, bei Unwettern auf eine \u00fcberflutete Fahrspur, was das Unternehmen dazu veranlasste, rund 3.800 Fahrzeuge zur Softwarereparatur zur\u00fcckzurufen.<\/p>\n
Niemand wurde verletzt, aber der Vorfall offenbarte eine tiefere Herausforderung: Bei Geheimdiensten geht es nicht nur um die Verarbeitung von Daten. Es geht darum zu wissen, wo man suchen muss, was man beachten muss, wann man handeln muss und wie man fr\u00fchere Erfahrungen nutzen kann, wenn sich die Bedingungen \u00e4ndern.<\/p>\n
KI-Forscher untersuchen jetzt Bienen und andere Insekten, um Maschinen und Roboter zu entwickeln, die bessere Entscheidungen treffen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Meine Forschung untersucht, wie Bienen lernen, von der Identifizierung einfacher visueller Muster bis zur Beherrschung komplexer Konzepte, und wie sie ihr Verhalten anpassen, wenn sich die Bedingungen \u00e4ndern.<\/p>\n
Durch die Kombination von Verhaltensexperimenten, neuronaler Aufzeichnung (z. B. Messung von Signalen des Gehirns) und neuromorphem Computing (einem vom tierischen Gehirn inspirierten Computeransatz) ist es mein Ziel, den biologischen Code aufzudecken, der es winzigen Gehirnen erm\u00f6glicht, sich in einer komplexen Welt zurechtzufinden und effiziente Entscheidungen zu treffen. Ich habe auch in der Industrie gearbeitet, um diese biologischen Entdeckungen in Roboteranwendungen umzusetzen und so die Intelligenz des Bienenstocks in maschinelle Intelligenz zu \u00fcbertragen.<\/p>\n
Untersuchungen zur Entscheidungsfindung von Honigbienen haben gezeigt, dass Bienen schnell und pr\u00e4zise entscheiden, ob sie Blumen annehmen oder ablehnen. Sie brauchen keine perfekten Informationen. Stattdessen kombinieren sie sensorische Beweise, vergangene Erfahrungen und den wahrscheinlichen Wert einer Belohnung (z. B. wie viel Nektar sie sammeln k\u00f6nnten).<\/p>\n
Viele autonome Systeme m\u00fcssen dazu in der Lage sein. Ein Roboter, der ein Gew\u00e4chshaus, ein Lagerhaus oder ein Katastrophengebiet erkundet, kann nicht auf perfekte Daten warten. Bienen bieten ein Modell, das auf flexiblen Entscheidungen und n\u00fctzlichen Abk\u00fcrzungen basiert und nicht auf gro\u00dfen Berechnungen.<\/p>\n
Mit Gehirnen, die kleiner als ein Sesamkorn sind, k\u00f6nnen Bienen weite Distanzen zur\u00fccklegen, sich durch un\u00fcbersichtliche Landschaften bewegen, lohnende Blumen erkennen, Gefahren vermeiden, mit Nestkameraden kommunizieren und schnelle Entscheidungen treffen. Sie erreichen dies mit einem winzigen Bruchteil der Energie, die moderne Computer verbrauchen, und k\u00f6nnen bereits nach wenigen Erfahrungen lernen, dass eine neue Farbe, ein neuer Geruch oder ein neues Muster ein Lebensmittel vorhersagt.<\/p>\n
Dies macht die Biene zu einer unwahrscheinlichen Blaupause f\u00fcr robuste KI und autonome Systeme mit geringem Stromverbrauch, die mit der realen Welt zurechtkommen.<\/p>\n
Viele KI-Systeme sind darauf ausgelegt, eine Aufgabe gut zu erledigen, beispielsweise ein Bild zu erkennen, einer Route zu folgen oder ein Objekt zu erkennen. Die Robotik hat ein h\u00e4rteres Ziel: kompakte Maschinen, die viele Aufgaben in unvorhersehbaren Umgebungen bew\u00e4ltigen und dabei wenig Strom verbrauchen.<\/p>\n
Bienen bieten ein funktionierendes Beispiel. W\u00e4hrend einer Nahrungssuche muss eine Biene Nahrung finden, sich orientieren, Gefahren vermeiden und ihre Entscheidungen anhand von Erfahrungen aktualisieren \u2013 und das alles mit einem Gehirn, das rund eine Million Neuronen enth\u00e4lt. Dies erreichen sie durch die Kombination von Sehen, Riechen, Ber\u00fchren, Vibration und Luftstrom. Anstatt jedes Detail zu verarbeiten, verschmelzen sie Informationsstr\u00f6me und extrahieren das, was f\u00fcr das \u00dcberleben wichtig ist.<\/p>\n
Bienen sind f\u00fcr die Robotik wertvoll, weil sie zeigen, wie ein kleines System viele Aufgaben ohne gro\u00dfe Rechenleistung koordinieren kann. Dieses Prinzip k\u00f6nnte autonome Systeme mit geringem Stromverbrauch f\u00fcr die Landwirtschaft, Suche und Rettung, Umwelt\u00fcberwachung und Planetenerkundung leiten.<\/p>\n
Bienen zeigen auch, dass Intelligenz nicht nur davon abh\u00e4ngt, was ein Tier wahrnimmt, sondern auch davon, wie es sich bewegt, um Informationen zu sammeln und zu formen. Diese als aktive Sensorik bekannte Idee k\u00f6nnte die Robotik ver\u00e4ndern. Wenn sich eine Biene einer Blume n\u00e4hert, macht sie kein Standbild wie eine Kamera. Es bewegt Kopf und K\u00f6rper; \u00e4ndert den Winkel und erzeugt visuelle Bewegungsmuster \u00fcber seinen Augen. Diese Bewegungen tragen dazu bei, n\u00fctzliche Informationen hervorzuheben, sodass die Biene irrelevante Details ignorieren kann. Aus diesem Grund m\u00fcssen sich Bienen eine Blume nicht als detailliertes Bild merken. Sie m\u00fcssen nur die wichtigsten Hinweise lernen, die ihnen helfen, es wieder zu erkennen. Bewegung wird Teil der Wahrnehmung.<\/p>\n
Das unterscheidet sie von vielen Bildverarbeitungssystemen, die Bilder passiv analysieren. Ein kleiner Roboter, der die Strategie der Biene nutzt, m\u00fcsste nicht jedes Pixel verarbeiten. Es k\u00f6nnte sich bewegen, um die Szene leichter verst\u00e4ndlich zu machen, die Position \u00e4ndern, um die Entfernung zu beurteilen, sich drehen, um den Kontrast zu verbessern, oder Bewegungen nutzen, um Hindernisse zu erkennen.<\/p>\n
Die Lektion ist einfach: Bei Intelligenz geht es weniger darum, alles zu verarbeiten, als vielmehr darum, die richtige Strategie anzuwenden, um die richtigen Informationen zur richtigen Zeit zu finden.<\/p>\n
F\u00fcr eine Biene auf Nahrungssuche kann eine schlechte Entscheidung kostspielig sein. Nach einer langen Reise die falsche Blume zu besuchen, kostet Zeit und Energie. Wenn man sich zu lange Zeit l\u00e4sst, kann man eine Chance verpassen oder sich einer Gefahr aussetzen. Um dieses Problem zu l\u00f6sen, nutzen Bienen relativ einfache neuronale Schaltkreise, um schnelle, genaue und risikobewusste Entscheidungen zu treffen. Sie ben\u00f6tigen kein riesiges Gehirn oder gro\u00dfe Rechenleistung. Stattdessen hilft ihnen dieser minimale Schaltkreis dabei, schnell zu entscheiden, ob sie eine Blume ablehnen oder sicher darauf landen sollen. https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Og6wvKqWLow?wmode=transparent&start=0 Roboternavigation, inspiriert vom Flug von Honigbienen.<\/p>\n
Die Navigation ist ein weiterer Bereich, in dem Bienen Ingenieure inspirieren. Bienen k\u00f6nnen mithilfe visueller Orientierungspunkte, Entfernungssch\u00e4tzungen und Ged\u00e4chtnis mehrere Kilometer vom Bienenstock zu Nahrungsquellen zur\u00fccklegen und nach Hause zur\u00fcckkehren. Neue, von Honigbienenfl\u00fcgen inspirierte Forschungen haben gezeigt, wie winzige Drohnen mithilfe sehr kleiner neuronaler Netze navigieren k\u00f6nnen. In der Studie erm\u00f6glichte ein von Bienen inspiriertes System namens Bee-Nav es kleinen Robotern, nur mit einem kompakten neuronalen Ged\u00e4chtnis von zu Hause weg und zur\u00fcck zu reisen. Daher ben\u00f6tigen zuk\u00fcnftige Drohnen m\u00f6glicherweise kein GPS, detaillierte Karten oder gro\u00dfe Bordcomputer.<\/p>\n
Stattdessen k\u00f6nnen sie auf kompakte Erinnerungen an wichtige Ansichten und einfache Bewegungsregeln zur\u00fcckgreifen. Solche Systeme k\u00f6nnten dort n\u00fctzlich sein, wo GPS unzuverl\u00e4ssig ist, beispielsweise in W\u00e4ldern, Tunneln, Gew\u00e4chsh\u00e4usern oder eingest\u00fcrzten Geb\u00e4uden.<\/p>\n
Viele zuk\u00fcnftige Maschinen, von kleinen Drohnen bis hin zu Agrarrobotern und Umweltsensoren, m\u00fcssen ohne schwere Batterien oder st\u00e4ndiges Cloud-Computing auskommen. Wie Bienen ben\u00f6tigen sie einfache Navigationsstrategien, die mit begrenzter Energie, begrenztem Ged\u00e4chtnis und begrenzten Informationen funktionieren.<\/p>\n
Die eigentliche Lektion ist umfassender: Intelligenz erfordert nicht immer Ma\u00dfstab. Da KI im t\u00e4glichen Leben immer h\u00e4ufiger vorkommt, bietet die Biene eine elegante Antwort auf den steigenden Energiebedarf. Jahrzehntelang bestand das Ziel der KI darin, Systeme zu bauen, die dem menschlichen Geist entsprechen, doch die Biene zeigt, dass intelligent nicht unbedingt gro\u00df bedeuten muss.<\/p>\n
Indem wir die F\u00e4higkeit der Biene nachahmen, schnell zu lernen, ohne Karten zu navigieren und mehrere Informationsquellen zu integrieren, k\u00f6nnen wir Technologien entwickeln, die effizienter, flexibler und widerstandsf\u00e4higer sind.<\/p>\n
HaDi MaBouDi, wissenschaftlicher Mitarbeiter, University of Sheffield<\/em><\/p>\n wird von The Conversation unter einer Creative Commons-Lizenz erneut ver\u00f6ffentlicht. <\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Selbst fortschrittliche Technologie kann Schwierigkeiten haben, wenn die reale Welt unvorhersehbar wird. Im April 2026 fuhr ein Waymo-Robotertaxi in San Antonio, Texas, bei Unwettern auf<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":13966,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[7380,15434,689,1694,4711,37,21],"class_list":["post-13965","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-oekologie","tag-bienen","tag-kitaxis","tag-koennen","tag-lernen","tag-roboter","tag-und","tag-von","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\n