昨年、ロケットと集団行動を研究しているスタンフォード大学の生物学者デボラ・M・ゴードンの好奇心によって、8つのアリのグループが国際宇宙ステーションに飛来した。 最近オープンアクセスジャーナル『Frontiers in Ecology and Evolution』に掲載されたこのミッションの結果は、微小重力下でのアリの集団探索行動には興味深いひねりがあったことを示した。 現在、ゴードン教授は、新しい「市民科学」授業計画を通じて、地球上のアリによる集団探索に関する更なる研究に協力するよう高校生たちを招待している。 低学年の生徒さんも挑戦してみてはいかがでしょうか。
この授業計画は、これまで研究されていないアリの種における新しい集団検索アルゴリズムを調査する際に生徒を導きます。学習すべきアリの種は 14,000 種以上あります。 アリは地球上では微重力環境に遭遇しないかもしれませんが、他のあらゆる種類の環境を探索します。 その結果は、救助や探索のためにロボットをプログラムする方法についての示唆を提供するかもしれない。 集団探索アルゴリズムは、救助ロボットが効率的に探索できるようにプログラムするために使用されます。 ロボットが人間にとって危険な領域を探索する場合、アリを模倣し、ロボットが中央制御装置に報告する必要がないのが最も効果的で、最も安価である可能性があります。
スタンフォード大学教育における卓越性をサポートするセンターの専門能力開発アソシエイトであるタミー・モリアーティ氏による教師によるテストを経たこの授業計画は、STEM 科目として知られる科学、技術、工学、数学を統合しています。
学生たちは、ゴードンが Ants-in-Space プロジェクトで尋ねたのと同じ根本的な質問を地球上で調査します。中央制御や探索の調整方法に関する計画を持たずに、新しい領域を徹底的に探索するにはどのような技術を使用できるでしょうか? データと結果は公開ウェブサイトに掲載されます。 「私たちはさまざまな種からの結果を比較し、まだ誰も思いつかなかった集団検索のための新しいアルゴリズムについて学べるかもしれません」とゴードン氏は言います。
ISS の実験は舗装アリを使って行われました。 その結果、この種は探索しているエリアの境界に素早く広がって探索していることがわかりました。 この探索アルゴリズムが、舗装アリが歩道沿いの近隣のコロニーと衝突することが多い理由である可能性があります。 「宇宙の微重力の極限状態では、舗装アリは地球上でと同じことをしましたが、それほどうまくはありませんでした」とゴードン氏は言います。
しかし、微小重力はアリに別の予期せぬ輝ける機会を与えた。アリは檻の表面を歩く驚くべき能力と、マイケル・ジャクソンのような状態で素早く転がったり横滑りしたりして掴みを失った後でも表面との接触を取り戻す能力を示した。 タイプの動きだとゴードン氏は言う。
しかし、すべてのアリが舗装アリと同じように探索するわけではありません。 「以前の実験では、別の種であるアルゼンチンアリが境界線に向かって移動しないことが示されました」とゴードン氏は言う。 「その代わり、彼らは新しいエリアを隅々まで徹底的に捜索します。 さまざまな種の探索行動を比較することで、進化が極限状況に合わせて集団行動をどのように形作ってきたかを知ることができます。」
アリの世界には、食料、水、避難所だけでなく、敵も存在します。 アリのコロニーは、何が起こっているかを知るために周囲を監視する必要があります。 しかしアリは、周囲の話題を知るためにソーシャルメディアにアクセスすることができません。 そして、彼らは調査を組織化せず、投票したり、会議を開催したり、戦略を計画したりしません。 ほとんどのアリは目がよく見えませんが、優れた嗅覚を持っています。
コロニーの世界を監視するには、アリは動き回らなければなりません。アリは匂いを嗅ぐために何かに近づく必要があるからです。 何百万年もの進化の中で、さまざまなアリの種がさまざまな環境で進化し、おそらく何が起こっているかを追跡するための興味深い多様な方法を進化させてきたとゴードン氏は言います。
たとえば、アルゼンチンアリは混雑しているときは、狭い範囲を曲がりくねった道を使って、より徹底的に探索します。 しかし、混雑が少ないアリは、より遠くまで直線的に歩くことで、より多くの地面をカバーします。 彼らは、触角に触れたときにお互いの匂いを嗅ぐことで、近くに他のアリがたくさんいるかどうかを調べます。
アルゼンチンアリや舗装アリなど、本来の生息地外への侵入に成功している種は、探索が特に得意と考えられます。 おそらくそれが、彼らが私たちのキッチンカウンターの上のパンくずをすぐに見つける理由であるとゴードンは言います。
そして教訓は…
「デボラ・ゴードンは、将来の科学者や市民を育てようとしている教室の先生たちに連絡を取りたいと思っている科学者です」とモリアーティ氏は言う。 この授業計画では、生徒たちは、予測可能な答えのない科学的な探究に取り組みます。 その結果、学生たちは野生のアリを収集して観察し、その行動のパターンを探すなどの科学を実際に行っています。
学生たちは、携帯電話の写真やビデオなどのテクノロジーを使用してアリの行動を記録し、アリがどのように新しい領域を徹底的に探索するかを観察します。 学生たちは、手頃な価格で一般的に入手可能な材料を使用して、アリが新しい領域を探索するときのアリの行動を観察できる囲いを構築します。 次に、アリの動きを測定し、アリがどのように協調して探索を行うか、またその地域をどの程度うまくカバーしているかを確認します。 学生研究者が結果をオンライン データベースに記録すると、そのデータは他の学生や科学者が利用できるようになります。
モリアーティ氏は、2014 年の夏、スタンフォード大学の高等学校教師向けホーリーホック フェローシップの受給者 20 名とともにこの授業計画を試してみました。このプログラムは、低所得の生徒を対象とする学校で働く若手教師をサポートしています。
「問題を解決し続ける必要がありました」と、カリフォルニア州パロアルトのアスパイア イースト パロ アルト フェニックス アカデミーで 8 年生の科学と高校の環境科学を教えているサラ ヒープスは言います。 彼女のアリの群れは、彼女やクラスメートが期待していたような行動をしませんでした。 「（彼らがこのように行動した）理由を仮説を立てるのは楽しかった」とヒープス氏は語った。 授業計画は構造と柔軟性の間で理想的なバランスをとっていました、と彼女は言いました。
モリアーティさんは、教師たちが計画の活動に必要な量のアリをスタンフォード大学のキャンパスで見つけられるかどうかは疑問だったが、授業はスムーズに進んだと語った。 しかし、教師たちが 30 分間の昼休みから戻ってくると、教師自身の探索テクニックが功を奏し、たくさんのアリを集めていました。