Một nghiên cứu mới từ được thực hiện bởi Đại học Sheffield phối hợp với Đại học Queen Mary London (Anh) đã hé lộ cách loài ong sử dụng chuyển động cơ thể trong khi bay để nhận diện các mẫu hình phức tạp trong môi trường – từ đó mở ra tiềm năng ứng dụng vào phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới.
Các nhà khoa học đã xây dựng một mô hình tính toán mô phỏng bộ não của ong, nhằm tìm hiểu cách chúng xử lý thông tin thị giác khi bay. Kết quả cho thấy, chuyển động của ong không chỉ giúp chúng định hướng mà còn tạo ra các tín hiệu thần kinh độc đáo, giúp nhận diện chính xác các đặc điểm quen thuộc trong môi trường, chẳng hạn như hình dạng hoa.
Điều đặc biệt là bộ não nhỏ bé của ong – sản phẩm của hàng triệu năm tiến hóa – lại có khả năng thực hiện các phép tính nhận diện hình ảnh phức tạp một cách hiệu quả, mà không cần đến sức mạnh tính toán khổng lồ như các hệ thống AI hiện nay.
“Chúng tôi đã chứng minh rằng ngay cả những bộ não nhỏ nhất cũng có thể tận dụng chuyển động để hiểu thế giới xung quanh. Đây là bằng chứng cho thấy các hệ thống nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng vẫn có thể thực hiện những nhiệm vụ nhận thức phức tạp", Giáo sư James Marshall, Giám đốc Trung tâm Trí tuệ Máy tại Đại học Sheffield, nhận định.
Nghiên cứu này không chỉ làm sáng tỏ cách ong học và nhận diện mẫu hình thông qua chuyển động, mà còn mở ra hướng đi mới cho AI: thay vì phụ thuộc vào sức mạnh xử lý, các hệ thống thông minh có thể học cách “di chuyển để nhìn” – tức là sử dụng chuyển động để thu thập và xử lý thông tin một cách hiệu quả hơn.
Đây là bước tiến tiếp theo từ các nghiên cứu trước đó của nhóm, vốn tập trung vào cách ong sử dụng “thị giác chủ động” – tức là di chuyển để quan sát và phân tích môi trường. Trong nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã đi sâu vào cơ chế thần kinh bên trong bộ não ong, giúp lý giải vì sao chúng có thể nhận diện mẫu hình phức tạp như khuôn mặt người, dù có cấu trúc não đơn giản.
Nghiên cứu cũng được kỳ vọng sẽ thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ như robot tự hành, xe tự lái và các hệ thống học tập trong môi trường thực tế. Việc học hỏi từ cách ong xử lý thông tin có thể giúp các nhà phát triển AI tạo ra những hệ thống thông minh hơn, tiết kiệm năng lượng hơn và thích nghi tốt hơn với môi trường.
Theo Technology Networks
