Learning strategies and visual information used for localising a goal in bumblebee navigation: A combined behavioural, neural and modelling analysis

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Bienen, Hummeln und andere Hymenopteren benutzen ihr visuelles Gedächtnis, um ihr Nest sowie Futterquellen zu lokalisieren. Sie kehren während des Tagesverlaufs wiederholt zu solchen Plätzen zurück und verfehlen ihr Ziel nur selten. Navigation spielt sich in einem breiten Spektrum an Distanzen ab: einerseits im Gesamtbereich in dem Futter gesucht wird, der sich über mehrere hundert Meter bis mehrere Kilometer erstreckt (‚globale Navigation‘) und andererseits in einem Bereich von nur wenigen Metern, wenn innerhalb des Zielgebiets die genaue Lage des Ziels gefunden werden soll (‚lokale Navigation‘). Auch wenn schon seit langem bekannt ist, dass visuelle Information bei der lokalen Navigation von Bienen und Hummeln eine wichtige Rolle für das Auffinden eines weitgehend unsichtbaren Ziels spielt und dass diese Information durch aktive Lernstrategien gewonnen wird, wird immer noch kontrovers diskutiert welche visuellen Merkmale während charakteristischer Lernflüge im Gedächtnis gespeichert und anschließend für das Wiederauffinden des Ziels genutzt werden. Um die Mechanismen, die der lokalen Navigation zugrunde liegen, aufzuklären, wollen wir in dem geplanten Projekt die folgenden Schlüsselfragen beantworten: Welche Information wird für das Auffinden eines Ziels gelernt und genutzt, wie wird diese Information durch die raum-zeitliche Organisation des Lern- und Suchverhaltens des Tiers bestimmt und wie ist der Lernprozess insbesondere in Umwelten organisiert, die Veränderungen unterliegen, die nur zu einem gewissen Teil vorhersagbar sind? Wie wird die im Kontext der lokalen Navigation verhaltensrelevante Information in den Aktivitätsmustern von Neuronen im visuellen System repräsentiert und wie werden diese neuronalen Signale durch die motorischen Kontrollsysteme verwendet, um schließlich das Navigationsverhalten zu vermitteln. Aus methodischen Gründen werden wir unsere experimentelle Analyse an Hummeln durchführen, deren lokales Navigationsverhalten sich von dem von Honigbienen kaum unterscheidet. Bei den Untersuchungen werden Verhaltensanalysen mit Untersuchungen auf der neuronalen Ebene sowie mit Modellsimulationen kombiniert.