蜜蜂の脳がインスパイアする、賢いAIとロボティクス

蜂は、世界で最も優れた授粉者であり、人間の生存に直接依存している生物多様性の重要な部分です。

これらの羽を持つ昆虫は、主に高品質の食料を提供することで知られています。例えば、蜂蜜や蜂ワックス、プロポリス、花粉、およびロイヤルジェリーなど、その他の製品を提供しています。さらに重要な点は、無数の花を授粉し、世界の食糧作物のほとんどを含む多くの植物を繁殖させ、果物、野菜、種子を生産できるようにすることです。

これを実現するために、蜂は毛のある体を使って、花から花への花粉を運びます。

蜂だけがこのようなことをするわけではありません。鳥やサル、そして人間も授粉を行いますが、蜂は最も一般的な授粉者です。実際、87%以上の花を咲かせる植物種は、動物に依存しており、蜂は主な授粉グループです。これは、生物多様性と食糧安全保障に不可欠な生態系サービスです。

蜂は実際には非常に賢い昆虫であり、人間はその行動、習性、社会的相互作用を研究して、生態系の健康状態、環境の変化、作物の授粉効率の向上を理解しています。

さらに、蜂は協力的な行動を理解し、複雑な社会的タスクをどのように調整するかをマッピングするためのモデルとして使用されています。

科学者はまた、技術を進歩させるために蜂からインスピレーションを得ています。例えば、彼らのナビゲーションとコミュニケーション戦略はドローン技術に応用されています。蜂の行動は、ロボティクス、アルゴリズム、AIにもインスピレーションを与えています。

この点について、研究者は今、蜂が飛行運動を使用して脳信号を改善し、複雑な視覚パターンを高い精度で学習し、認識できることを発見しました。

この運動に基づく認識は、新しい研究によると、次世代のAIとロボティクスの開発を革命的に変える可能性があり、計算能力よりも効率性を強調することになります。

蜂の知能：AIについて教えてくれること

蜂の視覚学習能力は、ただただ驚異的です。これは、彼らが色を報酬と関連付けることや、特定の特徴を識別して視覚パターンを分類する能力からも明らかです。彼らは抽象的な概念を理解し、数的タスクを解決する能力も示しています。

認知科学における基本的な概念である数的タスクは、視覚認識の文脈で通常研究され、視覚認識における物体の数を迅速に把握する能力を指します。

したがって、数的タスクは、物体の数量を認識して推定する脳の固有能力を分析します。

蜂は明らかに優れた能力を持っており、これにより、彼らは視覚学習の原理を解明するための貴重な動物モデルとなります。

しかし、問題は、蜂が複雑なパターンを識別し、授粉中に周囲の複雑さを認識する方法がまだ十分に理解されていないことです。

視覚感覚ニューロンは、自然なシーンの規則性を利用するために進化するものと考えられています。例えば、研究によると、昆虫の感覚経路とそれに関連する行動は、周囲の条件に応じて動的に適応します。

視覚情報を時間の経過とともに抽出するための主な戦略である、積極的なサンプリング戦略は、種を超えて広く観察されています。

霊長類は、視覚情報をより効率的に処理するために眼球運動を使用しますが、昆虫は、頭や体の運動、または特定のアプローチ経路を使用する戦略を使用します。

蜂の場合、彼らは積極的な視覚と順序的なサンプリングに依存して、周囲の強固な神経表現を構築する可能性が高いです。

これらの戦略は、初期の視覚処理において重要な役割を果たし、冗長性を減らし、視覚刺激の符号化をより効率的にします。

しかし、これらのメカニズムが、蜂が視覚的な規則性を検出するのを助け、表現の制約を克服し、複雑なタスクを解決する方法については、まだ理解が不十分です。

この研究によると、これらの戦略を理解することは、昆虫の視覚とそのより広範な生物学的および人工システムへの影響を解明するために不可欠です。

したがって、彼らの以前の研究に基づいて、蜂の飛行経路を単純な視覚タスク中に評価しましたが、今回の研究では、¹、視覚的なパターンを認識する際の積極的な視覚に寄与する主な回路要素を調査しています。

研究の主な目的は、蜂のスキャニング行動が視覚ローブにおける神経の組織と接続にどのように貢献するかを決定することです。

シェフィールド大学の研究者は、スキャニング行動が複雑な視覚特徴をより効率的に符号化する方法で適応しているという仮説を立てました。これにより、蜂の小さな脳で学習をサポートする独自の表現が生み出されます。この仮説をテストするために、彼らは蜂の視覚ローブのニューロモルフィックモデルを開発しました。

研究者は、新しい非関連学習のモデルを通じて、コーディング原則を含めました。これにより、モデルは視覚ローブ内で接続性を自己組織化し、環境の効率的な表現を作成し、方向選択性細胞の出現につながりました。これは、複雑な視覚シーンを符号化するために不可欠です。

視覚処理フレームワークは、昆虫の関連学習メカニズムにインスピレーションを得た、意思決定のための別のモジュールを使用することでさらに強化されました。

蜂の視覚がロボティクスとAIを形作る方法

最新の研究は、ロンドン大学クイーンメリー校との共同研究であり、蜂のミニチュア脳のデジタルモデルを詳細に説明しています。²。

これは、これらの昆虫が脳と体を組み合わせて、技術を進歩させるのを助ける方法を示しています。また、蜂が飛行運動を使用して脳信号を明確にし、複雑な視覚タスクを簡素化するのと同様に、次世代のテクノロジーも運動を通じて関連情報を収集することができます。

研究によると、蜂は飛行運動を使用して視覚入力を改善し、複雑な視覚パターンを高い精度で学習し、認識することができます。

これは、動物は単に情報を受け取るのではなく、積極的に情報と関わっていることを示しています。

蜂は特に、高次の視覚処理を持ち、モデルは、行動的に駆り立てられたスキャニングが、神経的なコードを圧縮し、学習可能なものにする方法を示しています。

「この研究では、最も小さな脳でも、運動を利用して世界を認識し、理解することができることを実証しました。これは、行動と認識が深く関わっていることを示しています。これは、生物学とAIの両方に重大な影響を与えるものです。」

– 研究の責任者、シェフィールド大学のジェームズ・マーシャル教授

この研究は、生物学的視覚と認知を理解する上で重要な洞察を提供し、視覚認識タスクのための新しい計算モデルを開発するための基礎となります。

また、蜂の脳は、複雑な視覚環境を、発火率として表現される表現に圧縮することができ、これにより、「プラス」記号と「乗算」記号を区別することができます。

これは、モデルのより広範な適用可能性を強調しています。

この研究は、動物の知能を予測する脳のサイズについての議論に新たな光を当てています。

実際、この研究は、わずかなニューロン数で複雑な視覚タスクを解決することができることを示しています。

これは、脳のサイズが知能を決定するわけではなく、むしろ、脳、体、および環境が調和して機能することによって知能が生み出されることを示しています。

この知識は、将来のAIとロボティクスの開発に革命的な影響を与える可能性があります。

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AIテクノロジーへの投資

AIとロボティクスの世界では、Qualcomm(QCOM )は、ニューロモルフィックとエッジAIテクノロジーを探索したことで知られる名前です。

10年以上前に、Qualcommは、人間のような認識と学習を模倣するために、Qualcomm Zerothプロセッサをリリースしました。生物学的学習にインスパイアされたものであり、脳が情報を伝達する効率を再現し、ニューラルプロセッシングユニット (NPU) と呼ばれる新しい処理アーキテクチャを標準化することを目的でした。

一方、AI駆動のロボティクスRB6プラットフォームは、次世代のロボティクスと知能機械を動かします。これには、配達ロボット、自律移動ロボット (AMR)、UAM航空機、製造ロボット、自律防衛ソリューションなどが含まれます。このプラットフォームは、ロボット向けに、エネルギー効率の高い、高度なエッジAIコンピューティングとビデオ処理を、5G接続とともに提供しています。

主に、Qualcommは、3G、4G、5G、ワイヤレス接続、および高性能で低消費電力のコンピューティングなどの無線業界の基礎技術の開発に携わっています。

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Qualcomm (QCOM )

Qualcommの市場のパフォーマンスを見ると、171.67億ドルの時価総額を持つこの会社の株式は、現在、159.54ドルで取引されており、今年は3.6%上昇しています。

今年のパフォーマンスは、今までで最も低いものですが、これは、QCOMの株価が去年6月に215ドルを超えた後のことです。そのEPS (TTM)は10.36、P/E (TTM)は15.36、ROE (TTM)は44.62%です。また、株主は2.24%の配当利回りから利益を得ています。

財務面では、ワイヤレスチップメーカーは、2025年6月29日を終了した財政第3四半期の収益が、10%増加して104億ドルとなったと報告しました。

ハンドセット、IoT、および自動車部門の強さにより、QCTの収益は11%増加して90億ドルとなり、EBTの収益は22%増加して27億ドルとなりました。また、QCTの自動車とIoTの収益は、23%増加して27億ドルとなりました。

会社の非GAAPEPSは、19%増加して2.77ドルとなりました。

CEOのクリスチャーノ・アモンによると、

「QCTの自動車とIoTの収益の成長は、私たちの多様化戦略をさらに強化し、長期的な収益目標を達成するという私たちの信念を裏付けています。私たちのAI処理、高性能で低消費電力のコンピューティング、および先進的な接続技術のリーダーシップは、エッジでAIが普及するにつれて、業界のプラットフォームとなることを可能にします。」

四半期中に、Qualcommは、株主に3.8億ドルを返還しました。これには、0.89ドル、および2.8億ドルの株式買い戻しが含まれていました。

最近、Qualcommは、Dragonwing Q-6690を、Dragonwing製品の発表から半年足らずで、エンタープライズ顧客向けに立ち上げました。このチップセットは、超高周波RFID機能を内蔵した、世界で初のモバイルプロセッサです。

この会社は、主に、ワイヤレス業界の基礎技術の開発に携わっています。これには、3G、4G、5G、ワイヤレス接続、および高性能で低消費電力のコンピューティングが含まれます。

Qualcomm (QCOM)の最新ニュースと開発

結論

動物は長い間技術のインスピレーションの源であり、今、蜂は、知能は脳のサイズではなく、効率性、適応性、および体、脳、および環境の調和した統合によって決まることを示しています。これらの教訓は、AIの設計を変える可能性があります。

AIは、今日の最も先進的で急速に進化している分野の1つであり、多大な注目、資本、および開発を集めています。しかし、大量のモデルをスケールアップすることは、高価で、エネルギーを大量に消費し、持続不可能です。ここで、蜂のインスピレーションを受けた研究は、代替案を提供しています。小さく、効率的なニューラルネットワークは、より少ないリソースでより多くのことを実現できます。

蜂の積極的な視覚とコンパクトなニューラル戦略を研究することで、将来のAIとロボティクスを構築できます。これらは、より速く、より能力の高いものになります。

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参考文献:

1. MaBouDi, H., Richter, J., Guiraud, M.-G., Roper, M., Marshall, J.A.R., & Chittka, L. (2025). Active vision of bees in a simple pattern discrimination task. eLife, 14, e106332. https://doi.org/10.7554/eLife.106332

2. MaBouDi, H., Roper, M., Guiraud, M.-G., Juusola, M., Chittka, L., & Marshall, J.A.R. (2025). A neuromorphic model of active vision shows how spatiotemporal encoding in lobula neurons can aid pattern recognition in bees. eLife, 14, e89929. https://doi.org/10.7554/eLife.89929