科学家发现蚂蚁在团队合作方面“超级高效”

你曾经参与过一个大型小组项目吗？您可能会认为，随着更多人的参与，工作会更好更快地完成。

然而，随着越来越多的团队成员加入该小组，每个人的效率并没有提高。它甚至不会保持恒定——它变得更糟。许多人可能会轻松工作，但太多的厨师会破坏肉汤。

这个悖论被称为林格尔曼效应，以法国工程师马克斯·林格尔曼的名字命名谁在 19 世纪末发现了它.

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当他测量学生拉绳子产生的力时，他发现随着越来越多的学生加入任务，总拉力会增加，但每个人的平均努力会减少。

这种下降是由于两个主要因素：在更大的团队内部协调的困难，以及“社会游手好闲”的趋势为个人减少工作量当他们在团队中感到责任感减弱时。

但许多动物物种，从鱼群到狮子群，在大群体中成功合作。他们能否以某种方式克服这种效率下降？

如果有任何动物可以的话，那就是蚂蚁。在新研究发表在当前生物学，我们旨在找出织布蚁链是否受到林格曼效应的影响。

小组工作 – 蚂蚁

蚂蚁是集体行动的拥护者，可以无缝协调数百万蚁群的复杂任务。在所有蚂蚁物种中，织布蚁（Oecophylla smaragdina）就是一个突出的例子。

织布蚁通过将活叶子拉在一起并用幼虫丝将它们绑起来来制作树顶巢穴。为此，它们形成“拉链”——每只蚂蚁都用下巴抓住另一只蚂蚁的腰并齐声拉扯。

这些链条的机械优势从未被研究过。

我们鼓励蚂蚁形成链子，拉动附在测力计上的人造纸叶，持续监测它们的集体力输出。随着越来越多的蚂蚁加入和离开拉动团队，我们可以看到该群体的产出实时变化。

我们假设每个个体的力量会随着链条的生长而减少，这一想法得到了之前蚂蚁研究的支持。例如，火蚁（Solenopsis invicta）已知会连接在一起形成粘稠的木筏状球在洪水中幸存下来.

当研究人员将不同大小的球拉开时，更大的群体显示出林格曼效应的迹象，随着群体规模的增加，每只蚂蚁的阻力较小。

令我们惊讶的是，我们发现，随着越来越多的织布蚁加入拉动队伍，总力量如预期的那样增加——但每只蚂蚁的力量也随之增加。换句话说，随着团队规模的扩大，个体织蚁实际上变得更加有效。

织布蚁似乎不仅能够避免林格曼效应——它们在团队合作中“超高效”。

分工

织布蚁如何实现超高效？这只是添加更多蚂蚁的问题吗？

不一定。

超高效似乎取决于蚂蚁如何排列自己。织布蚁在排列成一条长链而不是几条短链时表现最佳。

我们还注意到，蚂蚁的姿势根据它们在链条中的位置而有所不同。后面的蚂蚁伸出后腿——这种姿势可以帮助它们被动地抵抗叶子的反作用力。

相反，位于链条中间或前部的蚂蚁保持更蹲伏的姿势，通常与主动拉动有关。这种模式暗示了链条内部的分工。

在我们的研究中，我们提出了一种称为“力棘轮”的机制。拉链最薄弱的环节不是蚂蚁之间的联系，而是它们对地面的抓握。

单独拉动时，蚂蚁可以产生的最大拉力受到滑动的限制。但在链条中，后蚂蚁可以充当被动抵抗器，增加与地面的接触并防止打滑。

这使得前蚂蚁能够更用力地拉动，通过链条本身储存和传递力量。这种分工锁定了部队并防止倒退。

更多就是不同

虽然是推测性的，但我们的模型提供了一个令人信服的新视角，说明团队如何克服林格曼效应的常见陷阱，至少在物理力量的应用方面是这样。

未来的实验——例如改变地面的滑度或叶子的重量——对于证实我们的力棘轮假说至关重要。

我们的研究具有广泛的意义，特别是对于自主机器人领域。在群体机器人技术中，小型、廉价的机器人团队旨在协作完成超出任何单个团队成员能力的任务。

然而，到目前为止，拉动机器人团队充其量只能实现线性缩放：机器人数量增加一倍，力输出增加一倍。这意味着机器人可能不会受到林格曼效应的影响，但它们也不是“超高效”的。

使用模仿蚂蚁的策略（例如织布蚁的力棘轮）对机器人进行编程可以提高它们的性能，并使机器变得不仅仅是其各个部分的总和。

我们的研究还挑战了林格曼效应的普遍性。有时候，当谈到团队合作时，越多就是不同.至少对某些动物来说，越多越好。如果织布蚁是厨师，可以公平地说，它们可能会做出最好的肉汤。

克里斯·里德， ARC 未来研究员，行为生态学，麦考瑞大学和丹尼尔·卡莱索， 博士后，马克斯·普朗克动物行为研究所

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