En verimli yiyecek arama noktasını bulan karıncalar, yiyecekle birlikte yuvaya daha hızlı dönüyor ve bıraktıkları feromon izi tamamen buharlaşmadan önce aynı yolun üzerinden yeniden geçiyor.

Ayrıca dışarı çıkıp yiyecek arayacak diğer karıncaları da daha hızlı harekete geçiriyorlar.

Bunun sonucunda zamanla daha fazla karınca aynı güzergâh üzerinde gidip geliyor ve daha fazla feromon bırakıyor. Böylece yolun kokusu giderek güçleniyor.

Bu nedenle nesnel olarak daha kısa olan yollar zamanla güçlenirken diğer yolların izleri kayboluyor. Sonunda koloni, herhangi bir karınca bulduğu yolun en kısa yol olduğunu bilmese bile, topluca en kısa ve en verimli güzergahı buluyor.

Belçika'daki Brüksel Özgür Üniversitesi Yapay Zeka Laboratuvarı Eş Direktörü Marco Dorigo, "Buradan çıkarılacak temel ders, verimli kolektif karar alma süreçlerinin merkezi bir kontrol olmadan da ortaya çıkabileceğidir" diyor.

"Karıncalar, sınırlı yeteneklere sahip ve yalnızca yakın çevrelerinden bilgi edinebilen basit canlılar. Buna rağmen karmaşık koordinasyon sorunlarını topluca çözebiliyor."

"Karınca kolonisi optimizasyonu" adı verilen bu sistem, insanların dünya genelinde planlama, telekomünikasyon, ulaşım ve lojistik faaliyetlerini iyileştirmek için kullandığı bir algoritmaya dönüştürüldü.

Uzmanlar, örneğin demiryolu planlamasında karınca optimizasyonu algoritmalarından yararlandı.

Dorigo da iletişim ağlarında bilginin verimli biçimde taşınmasını sağlayan AntNET adlı sistemi geliştirdi.

Demokratik bal arıları

Bal arıları, yeni yuvalarının yerini belirlerken karıncaların yiyecek arama yöntemine çok benzeyen bir sistem kullanıyor.

Karıncalar gibi birkaç keşifçi arı da rastgele yönlere uçarak seçenekleri araştırıyor. Ancak feromon izleri bırakmak yerine yuvaya dönerek tercihlerini doğrudan diğer arılara aktarıyorlar.

Yuvaya dönen arılar, buldukları yeni yerin uygun olup olmadığına dair değerlendirmelerini arkadaşlarına anlatmak için "sallanma dansı" yapıyor.

Güvenli olup olmadığı ne kadar yakında bulunduğu ne kadar büyük ve iyi konumlanmış olduğu gibi bilgileri aktarmak için vücutlarını ritmik biçimde sallıyorlar. Yuva için buldukları yer ne kadar iyiyse dansları da o kadar uzun ve coşkulu oluyor.

Sallanma dansı aynı zamanda yerin tam konumunu da tarif ediyor: Diğer arıların ne kadar uzağa ve hangi yönde uçması gerektiğini gösteriyor.

Ardından bir başka arı grubu, bu bilgileri doğrulamak üzere bölgeye gönderiliyor. Onlar da geri döndüklerinde bulgularını dans ederek açıklıyor; kendilerinden önce giden arıların değerlendirmelerini destekliyor ya da yeni seçenekler sunuyorlar.