एंटोमोलॉजी एक असामान्य रूप से समृद्ध और प्रायोगिक रूप से व्यवहार्य क्षेत्र प्रदान करती है ताकि सक्रिय अनुमान और मुक्त ऊर्जा सिद्धांत का परीक्षण किया जा सके, जिसमें कीट के दिमाग में एकल न्यूरॉन की गणना से लेकर सामूहिक बुद्धि और कीट-प्रेरित रोबोटिक्स तक सब कुछ शामिल है। सामाजिक कीड़े अवलोकन नियंत्रण के तहत जटिल संवेदी, नेविगेशन और सामाजिक व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जिसमें व्यवहारिक ट्रैकिंग, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी और आणविक जीव विज्ञान से घनी डेटासेट होते हैं। यह पृष्ठ सक्रिय अनुमान को चींटियों, मधुमक्खियों के भोजन की तलाश और कीट तंत्रिका जीव विज्ञान से जोड़ने वाले उभरते साहित्य का संश्लेषण करता है, जो समीक्षित किए गए अनुभवजन्य कार्य को सिमुलेशन और सिद्धांत से अलग करता है।
क्यों डोमेन उपयुक्त है
कीड़ों के तंत्रिका तंत्र में पूर्वानुमानित कोडिंग और आगे के मॉडल के converging प्रमाण दिखाई देते हैं: इफ़रेंस-कॉपी तंत्र Locust optomotor प्रतिक्रियाओं को संशोधित करते हैं, और एक 2026 Drosophila preprint आंतरिक ऑसिलेटर्स और पूर्वानुमानित कोडिंग को 35 करोड़ से अधिक वर्षों में अधिक than संरक्षित कीड़ों के दिमागों की ancestral विशेषताओं के रूप में रिपोर्ट करता है। सामाजिक कीट उपनिवेश भी eusocial, वितरित संज्ञानात्मकता का प्रदर्शन करते हैं—ants और bees pheromones और dances के माध्यम से समन्वय करते हैं जो "Bayesian superorganisms" के रूप में मॉडल किए गए हैं जो distributed sampling कर रहे हैं। दशकों के tractable, well-instrumented foraging और navigation paradigms (honeybee waggle dances, ant T-mazes, cooperative transport trails) और आधुनिक वीडियो-ट्रैकिंग और neural-recording उपकरणों के साथ संयुक्त होने पर, Entomology active inference को एक taxon में कभी पहले नहीं देखे गए neural और collective-behavior एक्सेस पॉइंट्स प्रदान करता है।
साहित्य की स्थिति
सबसे सीधा अनुप्रयोग "एक्टिव इनफेरेंट्स: चींटी कॉलोनी व्यवहार के लिए एक Active Inference फ्रेमवर्क" (फ्रीडमैन, शेंट्ज़, रामस्टेड, फ्रिस्टन, और कॉन्स्टेंट, 2021, फ्रंटियर्स इन बिहेवियरल न्यूरोसाइंस में सहकर्मी-समीक्षित) है, जो प्रत्यावर्ती टी-भूलभुलैया में चींटी के भोजन को अपेक्षित मुक्त ऊर्जा-आधारित नीति चयन के साथ एक असतत-राज्य मार्कोव निर्णय प्रक्रिया के रूप में मॉडल करता है, जिसमें निशान निर्माण और संभाव्यता मिलान को पुन: उत्पन्न करने के लिए एक एकल फेरोमोन का उपयोग किया जाता है। यह कार्य बायेसियन सुपरऑर्गेनिज़्म श्रृंखला (जर्नल ऑफ़ द रॉयल सोसाइटी इंटरफ़ेस) पर आधारित है, जिसने मार्कोव चेन मोंटे कार्लो नमूनाकरण और बाहरी फेरोमोन यादों के माध्यम से चींटी और मधुमक्खी कालोनियों को मॉडल किया, और "फेडरेटेड इन्फरेंस एंड बिलीफ शेयरिंग" (फ्रीस्टन, पार, फील्ड्स और सहकर्मी) पर, जो स्पष्ट रूप से बहु-एजेंट विश्वास साझाकरण को एक कीट विज्ञान और नेमाटोलॉजी संबद्धता से जोड़ता है। पूरक झुंड-स्तरीय कार्य ("सामूहिक बुद्धिमत्ता का एक Active Inference मॉडल," "एक Active Inference झुंड ऑसिलेटर में सामूहिक चरण गतिशीलता") काफी हद तक सैद्धांतिक और गैर-कीट-विशिष्ट रहता है, जबकि ड्रोसोफिला ऑप्टोमोटर रिकॉर्डिंग, फ्लाई ऑप्टिक-लोब गेन मॉड्यूलेशन, और नींद-निर्भर विचलित-उत्तेजना प्रतिक्रियाओं से भविष्य कहनेवाला-कोडिंग साक्ष्य चित्र के तंत्रिका पक्ष को आधार बनाता है।
कुंजी परियोजनाएँ और उपकरण
एक्टिव इनफेरएंट्स Active Inference Institute द्वारा विकसित एक पायथन पैकेज है, जिसे "एक्टिव इनफेरएंट्स" पेपर से सीधे प्रेरित विन्यास योग्य जनरेटिव मॉडल और नीति-चयन योजनाओं के तहत चींटी कॉलोनी के चारे का अनुकरण करने के लिए बनाया गया है; यह GitHub पर उपलब्ध है और एक PyPI रिलीज़ की योजना है। अनुभवजन्य आधार "वीडियो के युग में प्रायोगिक कीट विज्ञान" (वीडियो ट्रैकिंग और व्यवहारिक एनोटेशन प्रोटोकॉल) और कीट पहचान और व्यवहार विश्लेषण के लिए BAU-Insectv2 डेटासेट जैसे संसाधनों से आता है। अनुप्रयुक्त रोबोटिक्स पक्ष पर, "पदानुक्रमित सक्रिय अनुमान के रूप में रोबोट नेविगेशन" और शहद-मक्खी-सीखने-उड़ान-प्रेरित रोबोट नेविगेशन पर एक नेचर लेख कीट-प्रेरित, जनरेटिव-मॉडल-आधारित नियंत्रण को प्रदर्शित करता है, जो इंस्टीट्यूट के अपने रोबोटिक्स लर्निंग पाथ में Active Inference और चींटी कॉलोनी स्टिगमेर्जी और एपिडोलॉजी (मधुमक्खी चारा और परागण) पर ज्ञान-आधार मॉड्यूल द्वारा समर्थित है।
खुले प्रश्न
कठोर अनुभवजन्य परीक्षण अभी भी दुर्लभ हैं: वर्तमान तंत्रिका संबंधी साक्ष्य भविष्यवाणी संशोधन और एफ़रेंस कॉपी दिखाते हैं लेकिन अभी तक परिवर्तनशील मुक्त ऊर्जा न्यूनीकरण का सीधे तौर पर परीक्षण नहीं करते हैं, और क्षेत्र को "बेशियन मस्तिष्क" की मिथक जैसे आलोचनाओं का जवाब देने के लिए सत्यापन योग्य, तंत्र-विशिष्ट भविष्यवाणियां उत्पन्न करके, प्रतीकात्मक फिटिंग के बजाय, ठोस मॉडल बनाने की आवश्यकता है। आणविक/शारीरिक अवस्थाओं को उपनिवेश-स्तर के लक्षणों से जोड़ने वाले बहु-स्तरीय मॉडल और कीड़ों की संचार (वग्ल डांस, फेरोमोन कोड) को विश्वास साझाकरण तंत्र के रूप में मात्रात्मक जनरेटिव मॉडल अभी भी विकसित नहीं हुए हैं। साहित्य में कंप्यूटर विजन या सुदृढीकरण सीखने जैसे क्षेत्रों में समान बेंचमार्क कार्यों और साझा उपकरणों की कमी है - टी-मेज़, जियोकैचिंग कार्य और मधुमक्खी नेविगेशन कार्यों को सामान्य मूल्यांकन वातावरण में समेकित नहीं किया गया है।
संदर्भ आधार
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