新たな研究では、アリが複雑でありながら安定した地下の巣をどのように築くのかが調べられています。
本研究は、人間自身の地下トンネル掘削を改善したいという思いから行われました。
「アリの物理学」を人間規模の建設プロジェクトに応用できることが期待されています。
アリ塚を思い浮かべてみてください。何が見えるでしょうか。芝生から盛り上がった砂と脆い土の小さな山でしょうか。地面に消えていく小さな穴でしょうか。忙しそうに動き回る数匹のアリでしょうか。あまり印象的ではありませんよね。
しかし、地表の下を覗くと、地上の単純さは地下の複雑さへと変わります。トンネルは下へと伸び、枝分かれしながら専用の部屋へとつながっています。その部屋は、女王アリの住まいとして、幼虫の育児室として、食用に栽培する菌類の農場として、そしてごみ捨て場として機能します。これらは単なる巣穴ではありません。数百万の個体が暮らすこともある地下都市であり、地下25フィートにまで達し、しばしば数十年にわたって存続します。
このような建設は、ほとんどの生き物にとって大きな事業ですが、指の爪ほどの大きさにもならない生き物が行うとなれば、とりわけ驚くべきことです。
現在、鉱山採掘、地下鉄、地下農業など、人間自身の地下掘削能力を向上させたいという思いに駆られ、カリフォルニア工科大学（Caltech）の研究チームが、アリがこれほど驚くほど複雑で安定した構造物を築く仕組みの秘密の一つを解明しました。
研究室を率いるのはJose Andrade氏で、ジョージ・W・ハウスナー記念教授（土木・機械工学）を務めています。チームはアリの掘削習性を調査し、それを導く仕組みを解明しました。研究成果は学術誌「Proceedings of the National Academy of Sciences」に掲載された論文で説明されています。
アリは何を考えているのでしょうか（もし何かを考えているとすれば）？
この研究に着手する前、機械・土木工学部門の「Cecil and Sally Drinkward Leadership Chair」兼Executive Officerを務めるAndrade氏は、ある大きな問いに答えたいと考えていました。アリは掘り方を「知っている」からトンネルを掘るのか、それともただ闇雲に掘っているだけなのか。
「プラスチックや溶融金属を流し込んで掘り出されたアリの巣の標本を見て、そのあまりに壮大なトンネル網に感銘を受けました」とAndrade氏は話します。「人のそばに置かれたその写真を見て、『なんと素晴らしい構造物なんだ』と思いました。そして、アリは掘り方を『知っている』のだろうかと考えるようになったのです。」
「アリに、自分たちが何をしているのかを知っているかどうか尋ねたわけではありませんが、彼らが計画的な方法で掘っているのではないかという仮説から始めました」とAndrade氏は話します。「アリがジェンガをしているのかもしれないと仮定したのです。」
「ジェンガをしている」とはどういう意味かというと、チームはアリが砂の中を手探りで進み、取り除いても安全な緩んだ土粒を探しているのではないかと考えたのです。これは、ジェンガをする人が、積み上げられた中から安全に抜ける緩んだブロックを確かめるのとほぼ同じです。取り除けないブロック（積み重ねの荷重を支えているもの）は、構造物の「力の鎖（force chains）」の一部とされ、それは加えられた力によって互いに押し合っている要素の集まりです。
「アリは、これらの力の鎖を感知して、そこを掘るのを避けているのではないかと仮定しました」とAndrade氏は話します。「土粒を叩いてその機械的な力を評価しているのかもしれないと考えたのです。」
アリは好きなように行動する
アリについて学ぶには、研究対象となるアリが必要です。しかしAndrade氏は昆虫学者（昆虫を研究する人）ではなく工学者であるため、協力を求めたのはJoe Parker氏です。同氏は生物学・生物工学の准教授で、その研究はアリと他の種との生態学的な関係に焦点を当てています。
「Jose氏と彼のチームに必要だったのは、アリを研究し、これらの社会性昆虫の適応的で集団的な行動を理解していて、彼らが行っていることに背景を与えてくれる人物でした」とParker氏は話します。
Parker氏が加わると、チームはアリの飼育と、アリを扱う方法の習得を始めました。その過程はほぼ1年かかったとAndrade氏は話します。研究に使うのに十分な数のアリを繁殖させる必要があっただけでなく、アリをX線撮影装置に載せられる小さなカップの土に掘らせるまでには、多くの試行錯誤が伴いました。その作業を通じて、使用する最適なカップの大きさと、各カップに入れるアリの理想的な数を決定しました。それでもアリは、研究者の優先事項に必ずしも協力してくれるとは限りませんでした。
「アリはかなり気まぐれなんです」とAndrade氏は話します。「掘りたいときに掘るんです。容器にアリを入れると、すぐに掘り始めて驚くほど進むものもいました。しかし、何時間たっても全く掘らないものもいました。また、しばらく掘ってから休憩を取るものもいました。」
しかし、アリが動き出すと、研究者は小さなカップをX線で撮影しました。この手法により、内部のすべてのトンネルの3Dスキャンが作成されます。これらのスキャンを一連に撮影し、各撮影の間にアリをわずかに作業させることで、研究者は、アリが地表下へとトンネルを延ばしていく際の進捗を示すシミュレーションを作成できました。
アリの物理学を理解する
次にAndrade氏のチームは、アリが作業中に実際に何をしているのかを分析しました。いくつかの傾向が明らかになりました。Andrade氏によれば、まず、アリはできる限り効率的であろうとしていたといいます。つまり、カップの内側の縁に沿ってトンネルを掘っていました。カップ自体がトンネル構造の一部として機能するため、作業量が減るからです。また、トンネルはできる限りまっすぐに掘られていました。
「直線が二点間の最短経路であるため、これは理にかなっています」とAndrade氏は話します。「容器の側面を利用していることから、アリは自分たちの仕事に非常に効率的であることが分かります。」
アリはまた、安息角（angle of repose）と呼ばれる角度まで、可能な限り急な角度でトンネルを掘っていました。その角度は、粒状物質（個々の粒からなる物質）が崩れる前に積み上げられる最も急な角度を表します。
安息角を理解するには、ビーチで砂の城を作る子どもを想像してみてください。子どもが乾いた砂を使うと、加えられた砂のすくいはすべて既にできた山の側面を滑り落ちてしまいます。砂を増やすと山は高くなりますが、同時に幅も広がり、決して急になることはありません。一方、子どもが湿った砂を使うと、砂を十分に急に積み上げて、壁や塔、そのほか砂の城に必要なものを作ることができます。湿った砂は乾いた砂より高い安息角を持ち、どの粒状物質にも固有の角度があります。Andrade氏によれば、アリは掘っている素材ごとにその角度がどの程度急かを判断でき、それを超えることはないといいます。これも理にかなっている、と同氏は話します。
「もし私が掘る者で、生き残ろうとするなら、掘り方は物理法則に沿ったものでなければなりません。そうでなければ、トンネルは崩壊し、私は死んでしまいます」と同氏は話します。
最後に、研究チームは、いつか人間にとって役立つかもしれないアリのトンネルの物理学について発見しました。
アリが土の粒を取り除くと、トンネル周辺の力の鎖に微妙な再配列が生じます。アリが掘り始める前はある程度ランダムだったこれらの鎖は、トンネルの外側の周囲で、繭や内張りのように再配列します。そうすると、2つのことが起こります。1.）力の鎖がトンネルの既存の壁を強化し、2.）力の鎖がアリが作業しているトンネルの端の粒子にかかる圧力を和らげ、アリが安全に粒子を取り除きやすくなります。
「アリが数十年にわたって存続するこれらの構造物をどのように築くのかは、工学と蟻の生態学の両方において謎とされてきました」とParker氏は話します。「私たちが観察したこのパターンで粒子を取り除くことで、アリは下へ掘り進む際に、この円周状の力の鎖の恩恵を受けていることが分かったのです。」
しかし、チームの仮説の中心的な問い、つまり、アリは掘るときに自分が何をしているのかを自覚しているのか、についてはどうでしょうか。
アリが知っていることと知らないこと
「私たちが発見したのは、アリは自分が何をしているのかを『知っている』ようには見えなかったということです」とAndrade氏は話します。「砂の中の柔らかい場所を体系的に探してはいませんでした。むしろ、物理法則に従って掘るように進化していたのです。」
Parker氏はこれを行動アルゴリズムと呼んでいます。
「そのアルゴリズムは一匹のアリの中には存在しません」と同氏は話します。「これは、超有機体のように振る舞う、働きアリすべての集団から生じる創発的なコロニーの行動なのです。この行動プログラムが、これらすべてのアリの小さな脳にどのように分散しているのかは、私たちが説明できない自然界の驚異です。」
Andrade氏は、この行動アルゴリズムを模倣できる人工知能のアプローチに取り組み始めたいと考えており、それによりコンピューター上でアリの掘り方をシミュレーションできるようにしたいとしています。Andrade氏によれば、その模倣の一部は、アリの物理学を人間規模のトンネルに拡大適用する方法を決めることになるといいます。
「粒状物質は、流体や固体などの他の物質とは異なる形でスケールが変わります」と同氏は話します。「粒子スケールでの実験、今回の場合は数ミリメートルのものから、粒子間摩擦係数をスケールさせることで、メートルスケールへと移行できるのです。」
その次のステップは何でしょうか。人間のためにトンネルを掘ることができるロボットアリです。
「粒状物質を動かすことは非常にエネルギーを要し、非常に費用がかかり、常に機械を操作する作業員が必要です」と同氏は話します。「これは最後のフロンティアになるでしょう。」
研究を説明する論文は、『Unearthing real time 3D ant tunneling mechanics』と題され、学術誌Proceedings of the National Academy of Sciencesの8月23日号に掲載されました。
共著者は、応用力学の大学院生であるRobert Buarque de Macedo氏、カリフォルニア工科大学の元博士課程学生であるShilpa Joya氏、グルノーブル・アルプ大学のEdward Andò氏およびGioacchino Viggiani氏、そしてカンザス州立大学のRaj Kumar Pal氏です。
本研究への資金は、米国陸軍研究所（United States Army Research Office）からの助成金により提供されました。
Joe Parker氏は、Tianqiao and Chrissy Chen Institute for Neuroscienceの提携教員です。
