Pratt和Vijay设计了一个四只脚装有传感器的轻装置，引诱蚂蚁来运输它，借机观察它们如何当即判断用力的方向，并诱使它们表现出各自在群体中的角色。

　　基本上，根据他们的研究结果，蚂蚁们是通过不断地试错找到中间的平衡点。在协作过程中，产生反作用的一方会迅速调整，Vijay说“就像几个蒙着眼睛的人搬动一张桌子”。

　　目前，Vijay已经可以把这种即时学习的策略用在陆地使用的机器人身上，最终他希望能够对飞行机器人起作用。

　　从甲壳虫身上学习飞行技巧

　　除了运输策略以外，飞行的技巧也是无人机从昆虫身上学习一项内容。

　　加州大学伯克利分校的Michel Maharbiz认为，研究飞行就要让昆虫在飞行状态下收集数据。他在甲壳虫背上放了微小的芯片，把电极插入大脑和肌肉中。通过芯片上的无线设备接受信号，干扰甲壳虫飞行，观察它怎样做出反应、保持飞行姿态。

　　科学家们想要从昆虫的活动中寻找启发，就像过去怀特兄弟受到鸟类启发而发明了飞机一样。但是飞机最终没有扑扇翅膀升空，无人机的协作同样不仅只是“仿生”。

　　当成群的无人机从实验室环境中飞到自然环境中，没有了布置在室内空间各个角落里的感应设备，如何才能通过GPS方便地操作他们进行写作，完成指定的任务？而群体协作的无人机，还需要一套协作方案，使它们能够通过成员位置来独立灵活判断任务，而不是由中央控制程序统一协调。这些都是在研究了昆虫行为之后，把实验室成果搬到户外之前要解决的重要的问题。

　　目前的有利条件是，无人机的成本——从传感器到储存芯片——已经在飞速下降。在未来监管的问题也会逐步解决。

　　技术成熟之后，生物学家想要的数据会由无人机大量收集，就像目前的数据处理已经大量依赖数据库和云计算中心，而科学研究有可能因此经历重要的变化。