工程師有時會向大自然尋求靈感。 冷泉港實驗室副教授 Saket Navlakha 和研究科學家 Jonathan Suen 發現，調整算法——與互聯網優化數據流量相同的反饋控製過程——被幾個自然系統用來感知和穩定行為，包括蟻群、細胞和神經元。
互聯網工程師以類似於螞蟻的小數據包在世界各地路由數據。 正如 Navlakha 解釋的那樣：
“這項工作的目標是匯集機器學習和互聯網設計的想法，並將它們與蟻群覓食的方式聯繫起來。”
螞蟻在覓食時使用互聯網工程師使用的相同算法。 起初，蟻群可能會放出一隻螞蟻。 當螞蟻返回時，它會提供有關它獲得了多少食物以及獲得食物需要多長時間的信息。 然後蟻群會放出兩隻螞蟻。 如果他們帶著食物回來，殖民地可能會派出三個，然後是四個，五個，依此類推。 但是如果十隻螞蟻被派出去，大多數沒有回來，那麼蟻群不會將它派出的數量減少到九隻。 相反，它將數量減少了很多，是它之前發送的數量的倍數（比如一半）：只有五隻螞蟻。 換句話說，當信號為正時，螞蟻的數量會慢慢增加，但當信息為負時，螞蟻的數量會大大減少。 Navlakha 和 Suen 指出，即使單個螞蟻迷路了，該系統也能正常工作，並且與 Internet 上使用的特定類型的“加法增加/乘法減少算法”類似。
Suen 認為螞蟻可能會激發新的方法來保護計算機系統免受黑客或網絡攻擊。 工程師可以模仿大自然如何抵禦一系列對健康和生存能力的威脅。 孫解釋：
“大自然已被證明在響應不斷變化的環境的許多方面都非常強大。 [然而]在網絡安全中，我們發現我們的許多系統都可以被篡改，很容易被破壞，而且根本不健壯。 我們想看看能在各種自然災害中倖存下來的自然。”
雖然 Suen 計劃將自然算法應用於工程程序，但 Navlakha 想看看工程解決方案是否可以提供替代方法來理解基因調控和免疫反饋控制。 Navlakha 希望“一個領域的成功戰略可以導致另一個領域的改進。”
從這篇文章可以得到什麼：
- When the ant returns, it provides information about how much food it got and how long it took to get it.
- In other words, the number of ants slowly adds up when the signals are positive, but is cut dramatically lower when the information is negative.
- Instead, it cuts the number by a large amount, a multiple (say half) of what it sent before.
