新泽西理工大学的生物学家探索蚁群，以更好地理解人类大规模迁移

来源：news medical |校审：Kate Anderton | 2019-10-31|翻译：聚生物

图片来源：瑞文网

蚂蚁能帮助预测未来人道主义危机的复杂动态吗?比如，在疾病爆发或武装冲突期间，大批人口可能在何时何地转移?

这是新泽西理工学院(NJIT)生物科学助理教授Simon Garnier提出的一个问题，他最近获得了美国国防高级研究计划局(DARPA)颁发的2019年青年教师奖，加入了美国新兴研究人员组成的独家公司。

美国国防部高级研究计划局青年教师奖(YFA)旨在表彰全美学术机构初级教师职位的“新星”，为处于职业生涯早期的精英研究人员提供“高影响力的资金，以开发新的创新研究方向”，应对国家安全方面的挑战。

加尼尔（Simon Garnier）是根据他题为“蚁群作为了解大规模迁徙的经济、环境和冲突驱动力的动物模型”的研究计划获得这一奖项的，他是新泽西大学第二位获奖的教员，2006年该奖项设立以来，在所有科学学科中有近400名YFA获奖者，其中一部分教员获得了此殊荣。

跟踪“蚁群”

在新泽西理工大学(NJIT)的SwarmLab实验室，加尼耶的这个由美国国防部高级研究计划局(DARPA)资助的项目，正开始探索蚂蚁的智能集体行为，即所谓的“群体智能”，以开发可以预测人类大规模迁移的计算模型——从与气候变化相关的饥荒和干旱，到内战，再到经济衰退，人类大规模迁移的驱动因素应有尽有。

加尼尔(Garnier)说：“正如我们在卡特里娜飓风期间看到的中美洲、叙利亚或新奥尔良等地的例子一样，人类迁徙可能极其混乱，涉及数百万人跨越地理或文化界限。”为了预测如此大规模的迁移，我们需要一个模型，在这个模型中，我们可以同时研究在破坏性条件下许多社会个体的迁移行为。... 我们正在建立蚂蚁模型。”

加尼尔说，没有比蚁群更好的模型系统来理解我们的迁徙动态，蚁群的组织方式与人类交通网络、交通组织和集体应急反应有着明显的共同特点。

“蚂蚁迁徙，就像我们一样，是基于破坏性的环境因素，比如食物短缺或来自其他殖民地的威胁。当它们迁徙时，大量的信息和社会反馈主要通过信息素和触觉信号在群体中传播，这些信息和触觉信号会影响迁徙的时间和地点。”“和人类一样，蚂蚁会与群体中的其他成员分享它们去过的地方的信息，并利用这些社会信息来决定下一步什么时候去哪里。”

"我们可以从蚂蚁种群的全球状况、分布方式以及每个蚂蚁的个体状态(例如其起源、它与它的生理状态及其对威胁或其他形式的危险的接触)等方面收数据，以探讨预测迁移行为的方法，这方法，我们不能从道德上或实际上在人类上去收集。"

在实验室里，加尼尔（Garnier）的团队计划将蚂蚁群落引入一个受控的、视频录制的实验室环境，它由相互连接的“栖息箱”组成，每个“栖息箱”都有自己指定的筑巢和觅食区域。Garnier说他的团队将能够控制每个栖息地的条件，比如改变食物的营养成分来模拟食物短缺，或者控制栖息地的温度来模拟全球变暖。

利用计算机视觉算法和深度神经网络，该实验室将收集蚂蚁对这些刺激做出反应时的个体行为和群体范围的社会互动数据。“对于每个盒子，我们将有摄像机持续记录，捕捉每一次互动。我们将把这些图像输入神经网络来识别蚂蚁，并使用我们的计算机视觉算法来提取行为信息，”Garnier解释道。

Garnier最终将利用这些数据来验证建模方法，这些方法能够最好地识别大规模迁移的驱动因素、检测其发生并预测其结果。

他说:“就像我们使用不同的模型来预测每周的天气一样，我们也想推荐合适的模型来预测卡特里娜飓风和叙利亚冲突引发的移民迁移。”“从长远来看，我们希望模拟与气候变化相关的移民的复杂动态。”

作为2019年YFA的获奖者，Garnier将获得美国国防部三年的资助和辅助。

自2012年从普林斯顿大学来到NJIT的科技学院的联邦生物科学系担任博士后研究员以来，Garnier领导了许多研究项目，担任NJIT科技学院SearLab的负责人。该实验室是一个跨学科的研究实验室，负责研究蚁群或人群等大型动物群协调的机制，以及它们在诸如行人交通组织或人群控制等复杂问题上的应用。

加尼尔还获得了其他奖项，如法国高等教育、研究与创新部的博士研究金和弗森基金会博士后研究金。自从加入NJIT以来，他的研究得到了国家科学基金会、詹姆斯麦克唐纳基金会和澳大利亚研究委员会的多项资助。他是Swarm Intelligence杂志的副主编，并在图卢兹大学（法国）获得行为学博士学位和神经科学、行为和认知领域的硕士学位。

Source:

New Jersey Institute of Technology

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