Nel regno della natura, i processi decisionali possono risultare complessi e impegnativi, specialmente quando gli animali dispongono di informazioni limitate. Un esempio emblematico è quello delle api mellifere, che si trovano ad affrontare l’arduo compito di selezionare su quali fiori posarsi ed esplorare alla ricerca di nettare, basandosi unicamente su sottili variazioni di colore o odore. Sorprendentemente, nonostante dispongano di un cervello delle dimensioni di un seme di sesamo, contenente meno di un milione di neuroni, le api eccellono in questa sfida, dimostrando una notevole velocità e precisione.
Con lo scopo di indagare le strategie di foraggiamento efficaci delle api da miele e i sistemi neurali che possono sottendervi, MaBouDi et al. hanno condotto uno studio approfondito. Nel corso dell’esperimento, le api sono state rilasciate in un ambiente simulato, denominato “campo”, contenente fiori artificiali di diversi colori. Le api sono state addestrate per associare ciascun colore a una specifica probabilità di ricevere una ricompensa o una punizione. L’analisi dei tempi di risposta e dei tassi di accuratezza ha rivelato un modello complesso di processi decisionali. La velocità di decisione delle api e i tipi di errori commessi dipendevano dalla qualità delle prove disponibili e dalla certezza della ricompensa.
Inoltre, i ricercatori hanno sviluppato un modello computazionale che replica fedelmente il modello decisionale osservato nelle api, pur rimanendo biologicamente plausibile. Il modello sviluppato ha fornito preziosi approfondimenti sul modo in cui un cervello di dimensioni ridotte può affrontare scelte complesse in tempo reale e ha gettato luce sui circuiti neurali specifici che potrebbero essere coinvolti in questo processo. La conoscenza acquisita potrebbe avere importanti implicazioni per la progettazione di algoritmi decisionali più efficienti per i sistemi artificiali, con particolare riferimento al campo della robotica autonoma.
Le notevoli capacità decisionali delle api da miele, nonostante la loro limitata capacità neurale, offrono preziose informazioni sulle potenziali applicazioni delle loro strategie in vari settori. Comprendere e sfruttare queste abilità può portare a progressi nell’intelligenza artificiale e nei sistemi autonomi, migliorando in ultima analisi le loro capacità decisionali in ambienti complessi e incerti.