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Ameisen erkennen, ob ein Ort schnell überfüllt ist, indem sie ihn einfach nur ansehen, und nutzen dieses Wissen, um überfüllte Nahrungsquellen im Voraus zu meiden, ohne die Überfüllung tatsächlich zu sehen.
Wir Menschen sind ziemlich gut darin, herauszufinden, wie voll die Cafeteria auf der Arbeit sein wird, und gehen woanders hin, wenn wir glauben, dass sie voll sein wird. Nun haben Forscher*innen der Universität Regensburg herausgefunden, dass auch Ameisen wissen, dass manche Futterstellen voll werden können und sie meiden diese, wenn sie glauben, dass bereits viele ihrer Artgenossen dort hingehen.
Schlangestehen ist lästig und vergeudet unsere Zeit, also versuchen wir, es zu vermeiden. Stellen Sie sich vor, Ihr Lieblingsimbiss wäre ein winziges Restaurant mit Essen zum Mitnehmen, und Sie sähen viele Leute mit Essen von dort auf Sie zukommen. Wenn Sie wirklich hungrig sind, denken Sie vielleicht: "Oh, da ist bestimmt viel los, vielleicht gehe ich heute woanders hin". Ameisen können genau das gleiche Problem haben: Sie beziehen einen Großteil ihrer Nahrung von Insekten wie Blattläusen, die Honigtau produzieren. Aber kleine Gruppen von Blattläusen produzieren nur wenig Honigtau und es dauert lange, bis sie wieder mehr produzieren, wenn dieser aufgefressen wurde.
„Ameisen sind uns ähnlicher, als die meisten Menschen denken“, sagt Dr. Laure-Anne Poissonnier, Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Zoologie / Evolutionsbiologie der UR und Leiterin der Studie. „Ich habe mich daher gefragt, ob Ameisen auch versuchen würden, Nahrungsquellen die sie mögen zu meiden, wenn diese nur wenig Platz bieten und belebt aussehen.“ Um dieses zu testen, ließen die Forscher*innen die Ameisen von einem speziellen Zuckerlösungstränker fressen, der entweder genug Löcher für viele Ameisen gleichzeitig oder nur genug Platz für eine Ameise hatte. Dann ließen sie die Ameisen wissen, dass es an einem anderen Ort einen weiteren Futterautomaten gibt, der ebenfalls leicht überfüllt sein kann oder nicht. Als die hungrigen Ameisen wiederkamen, um nach Futter zu suchen, traf die Hälfte von ihnen auf viele bereits gesättigte Ameisen, die von der ersten, bevorzugten Futterstelle zurückkamen und die andere Hälfte traf keine anderen Ameisen. Wenn die hungrigen Ameisen beim letzten Mal Tränker mit vielen Löchern benutzt hatten oder dieses Mal keine anderen Ameisen trafen, gingen sie einfach zu ihrem Lieblingstränker. Hatten die hungrigen Ameisen jedoch Tränker mit nur ein Loch benutzt und trafen viele andere Ameisen, die von der bevorzugten Futterstelle zurückkamen, mieden sie diese und gingen stattdessen zu der weniger beliebten Alternative.
„Das wirklich Verrückte“, sagt PD Dr. Tomer Czaczkes, der ebenfalls an der Studie mitgearbeitet hat, „ist nicht einmal, dass sie den überfüllten Tränker zur Stoßzeit mieden. Das macht Sinn. Die eigentliche Frage ist: Wie haben sie herausgefunden, dass der Tränker überfüllt sein könnte?“ Die Ameisen haben diesen Tränker noch nie in ihrem Leben gesehen und auch noch nie erlebt, dass er überfüllt ist. Dennoch haben sie irgendwie herausgefunden, dass dieses Futterhaus nur einige wenige Ameisen fassen kann. „Das deutet darauf hin“, fügt Dr. Laure-Anne Poissonnier hinzu, „dass die Ameisen ein sehr tieferes Verständnis davon haben, wie die Welt funktioniert.“
Dr. Tomer J. Czaczkes
Lehrstuhl für Zoologie / Evolutionsbiologie
Universität Regensburg
Tel.: +49 (0)941/943-2996
Mobil: +49 176 344 27597
E-Mail: tomer.czaczkes@gmail.com
tomer.czaczkes@ur.de
Dr. Laure-Anne Poissonnier
Lehrstuhl für Zoologie / Evolutionsbiologie
Universität Regensburg
Tel.: +49 (0)941/943-3356
Mobil: +33 627 43 57 67
E-Mail: laure-anne.poissonnier@ur.de
l.a.poissonnier@gmail.com
Laure-Anne Poissonnier, Yannick Hartmann, Tomer J. Czaczkes (2023), “Ants combine object affordance with latent learning to make efficient foraging decisions.", Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), DOI: 10.1073/pnas.2302654120
https://doi.org/10.1073/pnas.2302654120
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, all interested persons
Biology, Zoology / agricultural and forest sciences
transregional, national
Research results, Scientific Publications
German
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