Entscheidungsfindung in Bewegung

• Antragsteller: Dan Gorbonos, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 552643106

Tiere, sowohl einzeln als in der Gruppe, stehen vor Herausforderungen bei räumlich-zeitlichen Entscheidungen, bei denen sie zwischen spezifischen räumlichen Optionen wie Nahrungsquellen, Unterschlüpfen oder Partnern wählen müssen, entweder einzeln oder als Gruppe. Die bisherige Forschung konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf die Entscheidungsfindung in statischen Umgebungen, wobei die Mechanismen hinter räumlichen Entscheidungen während der Bewegung zu Zielen kaum untersucht wurden. In unseren jüngsten Studien wurde ein Spin-Modell, eine Erweiterung des Ising-Modells, angewandt, um Spin-Interaktionen entweder als neuronale Interaktionen bei Individuen oder als soziale Kräfte in Gruppen zu interpretieren. Dieses Modell zeigt, wie Entscheidungen zu Phasenübergängen in der Bewegungsrichtung führen, was wiederum zu Verzweigungen in der Flugbahn führt. Dieses Modell, das durch Experimente mit Individuen verschiedener Spezies bestätigt wurde, sagt unter anderem voraus, dass sich Szenarien mit mehreren Wahlmöglichkeiten in eine Reihe von binären Entscheidungen aufschlüsseln lassen. Trotz der Fortschritte und experimentellen Belege bleiben Fragen über die Art dieser Verzweigungen und ihre Anwendung auf kollektive Entscheidungsprozesse offen. Dies veranlasst uns zu weiteren Untersuchungen der universellen geometrischen Prinzipien der Entscheidungsfindung auf verschiedenen Ebenen, wie beispielsweise der zunehmenden Sensibilität am Phasenübergangspunkt, der Übertragung auf Probleme der Meinungsdynamik und des Vergleichs mit anderen Modellen der Entscheidungsfindung in Gruppen mit einem ähnlichen Phasenübergangsmechanismus. Zudem wollen wir die Auswirkungen dieses Modells auf die Neurobiologie der räumlichen Navigation, das so genannte „ring attractor“-Modell, untersuchen. In zukünftigen Experimenten mit Schwarmrobotern zielen darauf ab, diese Prinzipien zu testen, was möglicherweise zur Entwicklung effizienterer, vom Menschen entwickelter Systeme von Schwarmrobotern führt, die nur minimale Berechnungen und keine systemspezifische Abstimmung oder Optimierung erfordern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen