生物学上有一种（zhǒng）观（guān）点认为（wéi），单个的蚂蚁其实是一个个器官，成群结队的时候才是一只（zhī）完整的生物。用这种（zhǒng）想法来看待目前商用无人机的主要限制——有（yǒu）限的负（fù）载能力，催生了一种新的（de）、依靠成群出动来完成任务的无人机形态。
这种无人（rén）机被设计得更（gèng）加（jiā）势单力薄，因此必须完全（quán）依赖集体成为有用（yòng）的个体，同时也更灵活、可用（yòng）性更强。
这种无人机（jī）的一个应用目标是，把人从重（chóng）复性的观察活动中解脱出来，同时拓展（zhǎn）他们的观测范围。
举（jǔ）个例（lì）子，像（xiàng）是监控非法狩猎和伐木的情况，需要从较大的视角上（shàng）长期频繁观察。这项任务（wù）非常适合能够在树林中穿梭（suō）的（de）小型无人机，如果采用了集体合（hé）作的方式（shì），就能解（jiě）决（jué）负（fù）载能力有限（xiàn）的问题。比如，集体合作时可以让一些（xiē）无人机（jī）装载小型摄像设备，另一些装（zhuāng）载GPS，另（lìng）一些携带二氧化碳探测仪（yí）等传感器，它们组成的集（jí）体则用于发（fā）现潜在的人类活（huó）动迹（jì）象。
它没准会改变日后（hòu）无（wú）人机应（yīng）用的（de）思（sī）路。而这（zhè）一切都是从社（shè）群（qún）昆（kūn）虫身上得到的启发（fā）。
从蚂蚁身（shēn）上学习协作策略
蚂蚁社群（qún）的一个重要特点是，它们特别缺乏自我的概念，专注于做对（duì）群体最有利的事，因此分工协作（zuò）的模（mó）型干扰因素更（gèng）少。另外（wài）它（tā）们在地（dì）上爬动，方便（biàn）观察，这让蚂蚁兵（bīng）团（tuán）成为无（wú）人机协作的模仿原型之一。
比（bǐ）如，Pratt和Vijay在合作的项目就是要了解（jiě）这些蚂蚁在（zài）合（hé）作中如何（hé）决定谁朝（cháo）哪个方（fāng）向（xiàng）用力（lì）。Stephen Pratt是来自亚利桑那大学生命科学（xué）学（xué）院的助理教授，运营（yíng）着Pratt实验室研（yán）究蚂蚁活动；Vijay Kumar则是宾夕法尼亚大学的机械工程（chéng）和应用（yòng）力学（xué）学院的教（jiāo）授。他（tā）也（yě）是正在设计社群协作（zuò）无人机的团队负责人，在GRASP（通（tōng）用机器（qì）人，自动化，传感和感应）实验室（shì）进行工作。
Pratt和Vijay设计了一个四只脚装有传感器的轻装置（zhì），引（yǐn）诱蚂（mǎ）蚁来运输它（tā），借机观察它们如何当（dāng）即判断用力的方向（xiàng），并（bìng）诱使它们表现出（chū）各（gè）自在群体中（zhōng）的角色。
基本上，根据他们的研究结果，蚂蚁们是通过不断地试（shì）错找到中间（jiān）的平衡（héng）点。在协作过程中（zhōng），产生反（fǎn）作用的（de）一方会迅速调（diào）整，Vijay说“就像几个蒙着眼（yǎn）睛的人搬动一张桌子”。
目前，Vijay已经（jīng）可以把这种即（jí）时学（xué）习的策（cè）略用在（zài）陆地使用（yòng）的机器人身上，最终他希望能够对飞（fēi）行机器人起作用。
从（cóng）甲壳虫身（shēn）上学习飞行技巧
除了运输（shū）策略以外，飞行的技巧也是无人机从昆虫身上学习一项内容。
加州大学（xué）伯克（kè）利（lì）分校的Michel Maharbiz认为，研（yán）究飞行就（jiù）要让（ràng）昆虫在（zài）飞行状态下（xià）收集数据。他在甲壳虫背（bèi）上放了微小的芯片，把电（diàn）极（jí）插入（rù）大脑（nǎo）和肌肉中。通过芯片上的（de）无线设备接受信号，干扰（rǎo）甲壳（ké）虫（chóng）飞行，观察它（tā）怎样做（zuò）出反应、保持飞（fēi）行（háng）姿态。
科（kē）学家（jiā）们想要（yào）从昆（kūn）虫的活动中寻找启发，就像（xiàng）过去怀特（tè）兄弟受到鸟（niǎo）类启发而发明了（le）飞机一样（yàng）。但是（shì）飞机最终（zhōng）没（méi）有扑扇翅膀升空，无人机的协作同样不仅只是“仿生”。
当成群的无人机从（cóng）实验（yàn）室环境中飞到自然环（huán）境（jìng）中，没有了布置在（zài）室内空（kōng）间各个（gè）角落里的（de）感应设备，如何才能通（tōng）过GPS方便地操（cāo）作他们进行写（xiě）作，完成指（zhǐ）定的任务？而（ér）群体协作的无人机，还需要一（yī）套协作方案，使它们能够通过成（chéng）员（yuán）位置来独立（lì）灵活（huó）判断任务，而不（bú）是由中央控制程序统一协调。这些都是在研究了昆（kūn）虫（chóng）行为之（zhī）后，把（bǎ）实（shí）验（yàn）室成果搬到（dào）户外之（zhī）前要（yào）解决的（de）重要的问（wèn）题。
目前的有利（lì）条件是，无人机的（de）成本——从传感器到储存芯片——已经在飞速下降。在未（wèi）来监管的问题也会逐步解决。
技术成熟（shú）之后，生（shēng）物学家想要的数（shù）据会由无人机大量收集，就像目前的数据处理已经大量依赖数据库和（hé）云计算（suàn）中心（xīn），而科（kē）学研究有可能因此经历重要的变化。
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