論文の概要: Collective defense of honeybee colonies: experimental results and
theoretical modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07326v1
- Date: Wed, 14 Oct 2020 18:00:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 13:03:25.981806
- Title: Collective defense of honeybee colonies: experimental results and
theoretical modeling
- Title（参考訳）: ミツバチコロニーの集団防御 : 実験結果と理論的モデリング
- Authors: Andrea L\'opez-Incera, Morgane Nouvian, Katja Ried, Thomas M\"uller
and Hans J. Briegel
- Abstract要約: 社会性昆虫のコロニーは、通常、大きな脊椎動物の捕食者と対決する。
ここでは, 個々のハチが異なるアラームフェロモン濃度にどのように反応するか, そして, この進化した反応パターンが群レベルでどのように協調するかを検討する。
実験によって測定されたミツバチの反応パターンを再現し、それを形成する主選択圧を同定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.519906683279153
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social insect colonies routinely face large vertebrate predators, against
which they need to mount a collective defense. To do so, honeybees use an alarm
pheromone that recruits nearby bees into mass stinging of the perceived threat.
This alarm pheromone is carried directly on the stinger, hence its
concentration builds up during the course of the attack. Here, we investigate
how individual bees react to different alarm pheromone concentrations, and how
this evolved response-pattern leads to better coordination at the group level.
We first present an individual dose-response curve to the alarm pheromone,
obtained experimentally. Second, we apply Projective Simulation to model each
bee as an artificial learning agent that relies on the pheromone concentration
to decide whether to sting or not. If the emergent collective performance
benefits the colony, the individual reactions that led to it are enhanced via
reinforcement learning, thus emulating natural selection. Predators are modeled
in a realistic way so that the effect of factors such as their resistance,
their killing rate or their frequency of attacks can be studied. We are able to
reproduce the experimentally measured response-pattern of real bees, and to
identify the main selection pressures that shaped it. Finally, we apply the
model to a case study: by tuning the parameters to represent the environmental
conditions of European or African bees, we can predict the difference in
aggressiveness observed between these two subspecies.
- Abstract（参考訳）: 社会性の昆虫群は、通常、大きな脊椎動物捕食者に直面しており、集団的な防御を行う必要がある。
そのため、ミツバチはアラームフェロモンを使い、近くのミツバチを誘引して、認識された脅威を大量殺傷する。
このアラームフェロモンはスティンガーに直接運ばれるため、攻撃中にその濃度が上昇する。
ここでは, 個々のハチが異なるアラームフェロモン濃度にどのように反応するか, そして, この進化した反応パターンが群レベルでどのように協調するかを検討する。
まず,アラームフェロモンに個々の線量応答曲線を提示し,実験を行った。
次に,各ミツバチをフェロモン濃度に依存した人工学習エージェントとしてモデル化するために,投射シミュレーションを適用する。
創発的な集団的パフォーマンスがコロニーに利益をもたらす場合、それをもたらす個々の反応は強化学習によって強化され、自然選択をエミュレートする。
捕食者は、抵抗性、殺傷率、攻撃頻度などの要因の影響を研究するために、現実的な方法でモデル化される。
実験によって測定されたミツバチの反応パターンを再現し、それを形成する主選択圧を同定することができる。
最後に、このモデルを事例研究に適用し、ヨーロッパまたはアフリカミツバチの環境条件を表すパラメータを調整することにより、これらの2亜種間で観察される攻撃性の違いを予測できる。
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