Mednarodna raziskovalna skupina je natančno določila nevronsko mrežo v možganih čebel, ki jim omogoča čim bolj neposredno pot domov. Predstavljen nevronski model so objavili v reviji Current Biology.

Čebele informacije o svoji okolici zbirajo na podlagi vidnih signalov, ki jih dopolnijo s polarizirano svetlobo neba. Toda natančna pot, po kateri potuje signal, ki usmerja letenje čebele, nam do sedaj še ni bila povsem jasna. S pomočjo znotrajcelične elektrofiziologije so v raziskovalni skupini tako pokazali, kateri nevroni se prožijo med čebeljo navigacijo. Predstavljen model pa so nato preverili z matematičnim algoritmom in ga preiskusili še v realnosti, in sicer z robotom.

Možgani čebel so med najkompleksnejšimi v svetu žuželk. V njih je desetkrat večje število nevronov kot v možganih vinske mušice in štirikrat večje število nevronov kot v možganih mravlje. Čebele odlikujejo dober spomin, orientacija v prostoru, zmožnost komunikacije z drugimi čebelami, grajenje geometrično pravilnih satov in druge spretnosti. Nevronsko vezje, ki je kompleksno z vidika uporabnosti in preprosto glede na število aktivnih nevronov, pa nam je lahko v veliko pomoč pri razvoju letečih robotov.

Kot mnoge druge živali tudi čebele za orientacijo v prostoru uporabljajo hitrostno navigacijo. V direktnem prevodu iz angleščine bi to metodo imenovali integracija poti oziroma dead reckoning. Pri tako imenovanem dead reckoningu gre za ugotavljanje lege na podlagi smeri, hitrosti, dolžine poti in časa potovanja. Ta metoda živalim omogoča, da se kljub ovinkom, ki jih naredijo po poti, nazaj domov vrnejo po čim bolj ravni premici.

Za navigacijo čebel sta ključna dva tipa nevronov. Prvi tip deluje kot kompas in na osnovi polarizirane svetlobe kodira informacijo o smereh neba. Drugi tip pa so hitrostni nevroni, ki na osnovi vidnega pretoka kodirajo hitrost letenja. Raziskovalci in raziskovalke so pokazali, da se kompasni in hitrostni nevroni združujejo v centralnem kompleksu čebeljih možganov. Tam so s pomočjo elektronske mikroskopije tudi določili možne integratorske celice, torej tiste, ki obe informaciji združijo in usmerijo čebelo na pravo pot.

Na podlagi izvedenih poskusov so v raziskovalni skupini predlagali natančen model nevronskega vezja, ki dopolnjuje znanje o delovanju centralnega kompleksa čebeljih možganov. Predlagani model so, kot že rečeno, preizkusili z matematičnim algoritmom in nato še z robotom. Robot z električnim vezjem, ki je posnemal predlagani model nevronske mreže v čebeljih možganih, je uspešno izvedel integracijo poti. V sklopu testiranja je s pomočjo kamere, ki je nadomeščala vidno informacijo, in notranjega kompasa opravil 6 do 12 metrov dolge poti, pri čemer je izhodiščno točko zgrešil za največ 16 centimetrov.

Z opisano raziskavo nam navigacija žuželk in struktura njihovih možganov nista več tako velika neznanka, pridobljene informacije pa bodo nedvomno močno uporabne za nadaljnji tehnološki razvoj navigacije letečih in vozečih robotov.

Čebeli je sledila Urša.