Modeliuodami skruzdžių ir kitų bendruomenėmis gyvenančių vabzdžių elgseną, kompiuterių specialistai sukūrė programinės įrangos agentus, padedančius spręsti sudėtingus uždavinius, pavyzdžiui, optimizuoti apkrauto telefonų tinklo darbą.

   Nesvarbu, kas mes būtume, gamtininkai ar paprasti žmonės, bendruomeniniai vabzdžiai - skruzdėlės, bitės, vapsvos ir termitai jau seniai mus žavi. Belgų poetas Morisas Materlinkas yra parašęs: „Kas juos valdo? Kas vadovauja, numato ateitį, rengia planus ir palaiko pusiausvyrą?“ Į šiuos klausimus iš tikrųjų nelengva atsakyti.

   Nors iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti, kad kiekvienas kolonijos vabzdys turi savą dienotvarkę, tačiau jų bendruomenės elgsena labai organizuota. Visų kolonijos vabzdžių veikla koordinuota iš vidaus, ji neskatinama jokio išorinio poveikio. Ir iš tiesų - mokslininkai, tiriantys bendruomeninius vabzdžius, nustatė, kad kolonijos individų bendradarbiavimas yra savaiminis procesas: nesuskaičiuojamoje daugybėje situacijų vabzdžių elgesys koordinuojamas jų tarpusavio sąveikos. Nors ši sąveika dažnai būna itin paprasta, tarkim, viena skruzdėlė seka kitos skruzdėlės paliktu pėdsaku, tačiau visos jos sutartinai gali spręsti sudėtingus uždavinius, pavyzdžiui, išsirinkti trumpiausią kelią iš nesuskaičiuojamos daugybės galimų vedančių prie maisto šaltinio keliukų.

   Kolektyvinis bendruomeninių vabzdžių elgesys vadinamas bendruomenės intelektu.

   Pastaruoju metu mokslininkai išranda vis naujų būdų, kaip panaudoti šį vabzdžių bendruomenės intelektą įvairiems uždaviniams spręsti. Išsiaiškinę, kokiu būdu skruzdėlės ieškosi maisto, jie sukūrė naują apkrautos telekomunikacijų sistemos darbo optimizavimo būdą.

   Vienu iš pirmųjų vabzdžių bendruomenės intelekto tyrimų buvo siekiama nustatyti, kaip skruzdėlės susiranda maisto. Grupė Briuselio universiteto mokslininkų, vadovaujama Jeano Louiso Deneubourgo, parodė, kad gamtoje (bei žmonių virtuvėse) dažnai matomi skruzdėlių takeliai susiformuoja dėl feromono - kvapniosios medžiagos, kurią išskiria skruzdėlės, kad priviliotų kitas skruzdėles. Be to, šios tyrimų srities pradininkas Deneubourgas įrodė, kad šis feromono pėdsakas, kuriuo seka kitos skruzdėlės, padeda joms susirasti trumpiausią kelią nuo savojo lizdo iki maisto šaltinio. Eksperimentuodamas su Argentinos Linepithema humile rūšies skruzdėlėmis, Deneubourgas sukonstravo tiltelį, kuris skyrė maisto šaltinį nuo skruzdėlyno. Viena tiltelio atšaka buvo dvigubai ilgesnė negu kita. Jau po kelių minučių kolonija išsirinkdavo trumpiausią atšaką. Mokslininkas nustatė, kad skruzdėlės, kurios seka feromonu pažymėtu takeliu, jį ir pačios ženklina. Pirmiausia į skruzdėlyną grįždavo tos skruzdėlės, kurios abiem kryptimis eidavo trumpiausiu takeliu. Šis maršrutas būdavo dukart gausiau ženklinamas feromonu, todėl kitos skruzdėlės pasirinkdavo būtent jį. Tačiau tuo atveju, jei trumpesnė atšaka būdavo „atidaroma“ tada, kai ilgesnioji jau būdavo paženklinta, skruzdėlės jos nesirinkdavo. Darydami prielaidą, kad feromono medžiaga ilgainiui nyksta, kompiuterių specialistai šią kliūtį įveikia modeliuodami dirbtinę sistemą. Jei ši medžiaga greitai garuoja, ilgesni takeliai nebeišsaugo stabilaus feromono pėdsako. Taigi programinės įrangos skruzdėlės pasirenka trumpesnį keliuką ir tuo atveju, jei aptinka jį pavėluotai. Ši sąlyga būtina, jei norima išvengti neteisingo uždavinio sprendimo (Linepithema humile skruzdžių feromonas iš tikrųjų garuoja, tik lėtai). Kompiuterinėse programose imituodami feromono garavimą, mokslininkai dirbtinių vabzdžių kolonijai įvairiais atstumais nuo lizdo pateikdavo vienodų maisto šaltinių. Iš pradžių virtualiosios skruzdėlės savo teritoriją tirdavo chaotiškai: jos paženklindavo visus kelius, jungiančius skruzdėlyną su visais maisto šaltiniais. Ilgainiui išlikdavo tik arčiau lizdų esančių maisto šaltinių takeliai. Artimesniam maisto šaltiniui išnykus, programinės skruzdėlės imdavo doroti tolimesnį.

   Plėtodamas šį skruzdžių elgsenos modelį, Briuselio universiteto kompiuterių technikos mokslininkas Marco Dorigo kartu su savo kolegomis surado garsaus „keliaujančio prekeivio“ uždavinio sprendimo būdą. Uždavinys toks: nustatyti trumpiausią maršrutą, jungiantį pasirinktą miestų skaičių. Šis uždavinys masina, nes jį lengva suformuluoti, tačiau itin sunku išspręsti. Antai vos 15 JAV miestų galima apkeliauti daugybe maršrutų (žr. 4 piešinį). Šalia pavaizduotas optimalus maršrutas, kurį padėjo surasti dirbtinės skruzdėlės. Uždavinys priskiriamas prie vadinamųjų „nedeterminuotų polinominių“. Kompiuterių galia ribota, tačiau didinant miestų skaičių, skaičiavimo apimtis didėja dar greičiau. Dėl šios priežasties žmonės paprastai tenkinasi gana gerais sprendimais, tačiau ne pačiais geriausiais (maršrutas gana trumpas, bet ne trumpiausias). Dorigo parodė, kad jo dirbtinės skruzdėlės gali surasti maršrutus, artimus optimaliems. Beje, šių sumanių skruzdėlių feromono koncentracija kinta atitinkamai nuo nueito kelio.

   Ši metodika tiko ir kitiems optimizavimo uždaviniams spręsti. Tačiau čia apsistokime prie telefono tinklų. Telefono tinklų apkrovimas sunkiai nuspėjamas. Kai iš punkto A skambinama į punktą B, su abonentu susisiekiama per tarpinius punktus arba telefono stotis, kurios automatiškai susijungia su gretimu punktu. Norint kuo greičiau susisiekti, šio proceso algoritmas turi būti sudarytas taip, kad būtų aplenktos perkrautos sritys. Kai sąlygos staiga pasikeičia, tinkamiausiais tampa aplinkiniai maršrutai. Skrydžiui nepalankus oras oro uostuose ar televizijos laida, kurioje tiesiogiai dalyvauja televizijos žiūrovai, sukelia trumpalaikes vietos telefono tinklų perkrovas. Šiuo atveju ryšį reikia nedelsiant palaikyti per mažiau apkrautus telekomunikacijos sistemos mazgus. Nenorėdami, kad toks staigus sąlygų pasikeitimas užkluptų netikėtai, Hewlett-Packard tyrimo laboratorijos, esančios Bristolyje, Anglijoje, darbuotojai Ruudas Schoonderwoerdas ir Janet Bruten kartu su Owenu Hollandu iš Vakarų Anglijos universiteto sukūrė maršruto sudarymo metodiką, kai skruzdėles imituojantys agentai informaciją bei virtualųjį feromoną iš telefono tinklo punktų perduoda per neapkrautą teritoriją. Tuo tarpu feromono garavimas teikia punktui informaciją apie netinkamus kelius, einančius per apkrautas vietoves. Pažymėtina, kad kiekvienas punktas turi savo maršrutų schemą, pagal kurią (priklausomai nuo galutinio punkto) pasirenkamas gretimas tinklo mazgas. Virtualiosios skruzdėlės, atspindėdamos esamą tinklo padėtį, nepertraukiamai koreguoja schemos turinį. Jei agentas keliaudamas smarkiai apkrautomis tinklo linijomis gerokai vėluoja, į schemos įvadus patenka tik nedidelis feromono kiekis, skelbiantis, kad pokalbis turi keliauti per šias perkrautas teritorijas. Kalbant matematikos terminais, atitinkamų mazgų prioritetas padidėtų tik nežymiai. Kita vertus, greitai keliaudamas nuo vieno mazgo prie kito ir gausiai ženklindamas savo kelią feromonu, agentas skatina šiuo maršrutu naudotis, t. y. ženkliai didina jo prioritetą. Šio skaičiavimo metodika tokia: jei apkrautose linijose keliauja net labai daug agentų, jų bendras feromono kiekis bus mažesnis nei neapkrautuose maršrutuose, kuriuose juda nedaug agentų.

   Feromono garavimas, išreikštas matematiškai, visuose schemos įvaduose nuolat ir nedideliais kiekiais mažėja. Todėl skaičiavimo sistemos sprendimai nuolat atsinaujina. Dėl garavimo proceso ir būdo, kuriuo skruzdėles imituojantys agentai didina linijos prioritetą, apkrautų linijų feromonas labiau nyksta nei kaupiasi, o neapkrautų - atvirkščiai.

   Garavimas gali lengvai virsti „kondensacija“, ir atvirkščiai. Jei anksčiau buvęs geras maršrutas apkraunamas, juo judantys agentai vėluoja ir garavimas būna intensyvus. Ir atvirkščiai, jei tik linijos neapkrautos, agentų feromonas kaupiasi ir linijos pradedamos intensyviau eksploatuoti. Nauda būna dvejopa: skambučiai ne tik greitai pasiekia adresatą, bet ir perkrautos sritys tampa mažiau apkrautos.

   Kai kurios kompanijos savo tinklus valdo naudodamos būtent šį metodą. Prancūzų Telekom ir britų Telecommunications įvaldė šį metodą vienos pirmųjų. Jungtinėse Valstijose MCI Worldcom kompanija modeliuoja dirbtines skruzdėles ne tik siekdama pagerinti telefonų tinklų darbą, bet ir taiko jas sprendžiant kitus uždavinius, pvz., vartotojų atsiskaitymo apskaitoje. Galutinis uždavinys visgi turėtų būti šio metodo taikymas Internete, kur tinklų apkrovimas ypač nenuspėjamas.

   Atsiliepdami į aktualius Interneto poreikius, Dorigo ir jo kolega Gianni Di Caro iš Briuselio universiteto sukūrė „gudresnes“ skruzdėles. Jie atsižvelgė į kai kuriuos kitus veiksnius, pavyzdžiui, į laiką, kuris reikalingas informacijai iš pradinio taško patekti į jos paskirties vietą. Tinklų imitacijos rezultatai parodė, kad maksimalaus pralaidumo ir minimalaus vėlinimo požiūriu Dorigo ir Di Caro metodas pranašesnis negu visi kiti optimalaus maršruto paieškos būdai. Iš tikrųjų išsamūs testai leidžia manyti, kad „skruzdžių“ metodas yra pranašesnis negu „Open shortest path first“ - protokolas, kurį šiuo metu naudoja Internetas. Pagal šį protokolą tinklo mazgai vieni kitus nuolat informuoja apie tarpusavio ryšio būklę.