Räumliche Entscheidungsfindung bei Tieren

erstellt am 20. Dezember 2021

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Fachbeitrag
Ein Beitrag von  Vivek H. Sridhar,  Liang Li, Dan Gorbonos, Máté Nagy,  Bianca R. Schell,  Timothy Sorochkin,  Nir S. Gov, Iain D. Couzin (2021): "The geometry of decision-making in individuals and collectives", PNAS December 14, 2021 118 (50) e2102157118
https://doi.org/10.1073/pnas.2102157118,  VetStage Akademie auf VetStage
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Die Entscheidung zwischen verschiedenen räumlichen Situationen ist eine zentrale Herausforderung für Tiere. Die Entscheidungen können sich beispielsweise auf verschiedene potentielle Nahrungsquellen oder auf mögliche Rückzugsorte beziehen. 

Mit Hilfe von Virtual Reality (VR) Technologien gelang es einem internationalen Forscherteam unter Leitung der Universität Konstanz und des Max-Planck-Instituts für Verhaltensbiologie den Algorithmus zu entschlüsseln, wie Tiere räumliche Entscheidungen treffen. 

Tiere verarbeiten die Komplexität ihrer Umwelt durch sogenannte binäre Entscheidungen. Sie entscheiden sich lediglich zwischen zwei Optionen, egal wie viele es ursprünglich gibt. Dies führt zu einer sehr effektiven Entscheidungsfindung. 

Dank früherer Studien haben wir heutzutage bereits ein besseres Bild davon, wie räumliche Informationen im Gehirn von Tieren verarbeitet werden. Dieses Wissen wurde nun angewandt, indem ein Computermodell der Entscheidungsfindung konstruiert wurde, um zu verstehen wie Tiere zwischen im Raum verteilten Handlungsoptionen wählen. 

„Die neuronalen Darstellungen von Handlungsoptionen bei Tieren ändern sich zwangsläufig, sobald sich die Tiere durch den Raum bewegen“, sagt Vivek Hari Sridhar, Erstautor der Studie und Postdoc am Max-Planck-Institut für Verhaltensbiologie (MPI-AB) in Konstanz.

Das Modell zeigte, dass das Gehirn komplexe Entscheidungen in einfachere Entscheidungen mit

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Vivek H. Sridhar, Liang Li, Dan Gorbonos, Máté Nagy, Bianca R. Schell, Timothy Sorochkin, Nir S. Gov, Iain D. Couzin (2021): "The geometry of decision-making in individuals and collectives", PNAS December 14, 2021 118 (50) e2102157118
https://doi.org/10.1073/pnas.2102157118

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