アリの天性の才能は、より良いアルゴリズムの構築に役立っている

デボラ・ゴードンは過去30年間、アリゾナ砂漠のアリのコロニーの研究に専念してきました。彼女が選んだ研究対象であるアカハナアリは、見た目はそれほど目立ちませんが、集団で行動すると驚くべき組織力を発揮します。

「アリは自分が何をしているのか分かっておらず、全体的な評価もできません。しかし、全体としてはコロニーは多くのことを成し遂げています」と、カリフォルニア州スタンフォード大学の生物学教授であるゴードン氏は言います。収穫アリは地下数メートルに複雑な巣を作り、1万匹のコロニー全体で20年から30年生存します。これは女王アリの寿命とほぼ等しく、女王アリの死はコロニーの緩やかな衰退を告げるものです。

これらのアリの驚異的な成功の理由は？アルゴリズムです。ゴードン氏の研究は、様々なアリの種が環境への適応のためのアルゴリズムをどのように進化させてきたかに焦点を当てています。これにより、水分摂取のバランス調整、より効率的な移動経路の構築、そして新たな食料源の発見が可能になっています。そして、実は私たち人間もアリのアルゴリズムから学べることがいくつかあるのです。

収穫アリにとって最も重要なアルゴリズムは、採餌行動を制御することです。彼らの主な食料と水源は草の種子で、アリはそれを広大な地下コロニーに数ヶ月間貯蔵します。しかし、暑いアリゾナ砂漠では、草の種子を探すためにエネルギーと水を費やすか、それとも身を潜めて資源を節約するかを判断することが、コロニーの成功にとって非常に重要です。

問題は、どのアリも単独でこの決定を下すことができないということです。採餌アリは、草の種を持って巣に戻ってくる他のアリからの合図を頼りに、自分たちも餌探しに加わるべきかどうかを判断します。収穫アリは、コロニー内での仕事内容に応じて匂いが変化する、臭いのする油膜で覆われています。そのため、採餌アリ候補は、他の採餌アリが十分な頻度で巣に戻ってくる匂いを嗅ぐと、餌探しに加わります。他の仕事をしているアリも、他の種類のアリに遭遇する頻度に応じて、任務を変更せざるを得なくなります。

ゴードン氏によると、これは一種の正のフィードバックループだ。もし収穫アリが素早く戻ってくるなら、簡単に集められる餌が豊富にあることを示唆しており、できるだけ多くのアリを外に出して草の種を集め、後で使うために貯蔵させるのは理にかなっている。収穫アリには特定の「トリガーレベル」があり、これは環境の湿度によって変化するが、一般的に、待機中のアリが30秒間に10匹以上の収穫アリが戻ってくる匂いを嗅ぎつけると、そのアリも積極的に収穫アリになる。

「彼らは、炎天下で食料を探す際に、餌を得る速度と水分を失う速度の間でトレードオフをうまくコントロールしているのです」とゴードン氏は言う。この採餌アルゴリズムは、伝送制御プロトコル（TCP）と呼ばれるものに非常に似ている。TCPは、利用可能な帯域幅を計算するために小さな情報パケットを送信することで、オンラインのデータトラフィックを制御するシステムだ。十分な帯域幅が利用できる場合、TCPはさらにデータパケットを送信し続けるようにするが、そうでない場合は、エネルギーを節約するためにトラフィックフロー全体を減速させる。

他の種は、コロニーを組織化するための独自のアルゴリズムを進化させています。例えば、樹上に生息するカメアリは、異なる巣間の通常の移動経路が途絶えた場合に、移動経路ネットワークを修復するためのアルゴリズムを編み出しました。カメアリのコロニーは複数の巣に分かれており、巣間はアリが巣から巣へと絶えず移動する流れによって繋がっていますが、時折、落ちた枝や落ち葉によってこの経路が途切れることがあります。

障害物を迂回する新しい経路を見つける際、カメアリは幅広い探索戦略を採用します。最初は多くの異なる新しい経路を試し、徐々にそれらを刈り込んでいき、最終的に最も有用な経路だけが残るまで続けます。ゴードンと共にアリの研究に携わってきた計算生物学者のサケット・ナブラカ氏にとって、カメアリは生物学的アルゴリズムが持つ固有の利点の一つを浮き彫りにしています。「工学では、非常に効率的で、できるだけ早く仕事を終わらせる解決策を求めることがよくあります。一方、生物学では、効率性は重要ですが、物事をできるだけ早く終わらせることと同じくらい、堅牢性、柔軟性、適応性も重要です。」

ナブラカ氏は、「カメアリの経路探索アルゴリズムは、ロボットの群れにとって有用なモデルとなり、移動中に新たな経路を考案するのに役立つ可能性がある」と述べている。資源が乏しい環境において、自然は目的と効率性のバランスをとる解決策を見事に編み出してきたのだ。

より良いアルゴリズムを考案する方法を教えてくれるのは、アリだけではありません。自然界には、現実世界の問題に応用できるアルゴリズムが溢れています。ナブラカ氏は、植物内部で水と栄養分を運ぶパイプが、どのようにして効用とエネルギー消費のバランスをとっているかを研究しました。この研究は、より優れた地下鉄や道路システムを構築するための枠組みを与えてくれる可能性があると彼は言います。「エンジニアリングの世界を改善できる教訓はたくさんあると思いますが、アルゴリズムとその特性を理解するためのこのような枠組みは、その根底にある生物学をより深く理解するための方法でもあるのです。」

しかし、自然のアルゴリズムへのアクセスは脅威にさらされているかもしれない。最も興味深い自然のアルゴリズムの中には、種が極限環境に置かれた際に進化するものもある。彼らは希少な資源にアクセスしたり、危険な環境を生き抜くための独創的な方法を編み出さざるを得なくなる。「あらゆる環境がアルゴリズムに新たな制約を与えます」とナブラカ氏は言う。「非常にユニークなアイデアをコード化できる種も存在するのです。」

環境の変化によって最も脅威にさらされるのは、こうした種であることが多い。ある種を過度に追い詰めれば、そのアルゴリズムは永遠に失われてしまうかもしれない。そしてナブラカ氏によると、それはつまり、最終的に私たち人間が、その種の中に見出せるかもしれない工学的教訓を見逃してしまうことを意味するのだ。

ゴードン氏とナヴラカ氏、そして計算生物学という急成長を遂げている分野で研究する他の人々にとって、これは研究の緊急性を高めるものだ。「これらの種の中には、非常に巧妙な行動をとっているものもいるかもしれません。それを解明するのが私たちの仕事だと考えています」とナヴラカ氏は語る。今、自然界に隠されたアルゴリズムが完全に失われる前に、それを解明するための競争が始まっている。