Das Projekt begann mit einer spekulativen Frage: Könnte ein Computer von lebenden Ameisen angetrieben werden? Wir gaben dieses Ziel auf, als die praktischen und ethischen Probleme deutlich wurden. Was übrig blieb, war eine produktivere Untersuchung darüber, wie Ameisen sich orientieren, organisieren und leben – und wie Menschen von ihnen lernen könnten. Ameisen, Menschen und Maschinen prägten die Arbeit weiterhin, doch der Schwerpunkt verlagerte sich von der Nutzung biologischer Intelligenz hin zur Untersuchung der Beziehungen zwischen diesen Akteuren.

Unser Hintergrund in Architektur, Klangkunst, Bildender Kunst, Programmierung und Computerlinguistik führte zu einer Arbeitsweise, die Lesen, Prototyping, Beobachtung und Fürsorge miteinander verband. Wir arbeiteten zunächst mit Lasius niger und später mit Messor aegyptiacus. Das Füttern, die Pflege der Lebensräume und das Reagieren auf das Verhalten der Kolonien wurden Teil des Forschungsprozesses. Das Manifest der Arbeit und die spekulative Ameisenfiktion untersuchten dieselben Fragen auf schriftlicher Ebene: Wessen Bedürfnisse prägen ein Experiment, und wie könnte ein Zusammenleben jenseits menschlicher Prioritäten aussehen?

Unser theoretischer Ausgangspunkt war, dass Ameisen nicht unabhängig von ihren Beziehungen und ihrer Umgebung verstanden werden können. Gordon (2023) beschreibt kollektives Verhalten als etwas, das eher durch Interaktionen als durch zentrale Steuerung entsteht. Haraway (2016) bietet einen Ansatz, um über Wissen und Verantwortung im Rahmen von Beziehungen zwischen verschiedenen Arten nachzudenken. Diese Perspektiven haben uns dazu angeregt, Modelle zu hinterfragen, die Ameisen auf festgelegte Rollen oder vorhersehbare Maschinen reduzieren.

Auch die von uns verwendeten Begriffe spielen eine Rolle. Ausgehend von Sleigh (2001) untersuchten wir, wie Darstellungen von Ameisen menschliche Geschichten von Imperien, Hierarchien und Kontrolle widerspiegeln. Begriffe wie „Königin“, „Arbeiterin“ und „Kolonie“ können zu irreführenden Analogien zur menschlichen Gesellschaft verleiten. Die Darstellung der Beziehungen zwischen Ameisen und Menschen durch Ellison and Gotelli (2021) half uns dabei, ein ethisches Ziel zu formulieren: Begegnungen anzustreben, die den Ameisen zugutekommen oder zumindest Schaden von ihnen abwenden. Ob unsere eigenen Maßnahmen dies erreicht haben, blieb eine offene Frage.

Zoo3 war unsere erste Installation mit der Lasius niger-Kolonie. In vier mit ihrem Nest verbundene Kammern wurden menschlicher Schweiß, niederfrequente Schwingungen, Licht und ein leerer Kontrollraum eingebracht. Inspiriert vom Shannon’s (1948)-Kommunikationsmodell näherten wir uns dem Aufbau zunächst über Kodierung und Dekodierung. Könnte ein Reiz zu einer Botschaft werden, die eine andere Spezies interpretieren könnte?

Wir haben kein solches Kommunikationssystem etabliert. Stattdessen wurde die Arbeit zu einer spekulativen Begegnung zwischen verschiedenen Sinneswelten. Das Keeling’s (2017)-Konzept gemeinsamer Sinneswelten half uns, diesen Wandel zu beschreiben: Kontakt erfordert nicht unbedingt eine gemeinsame symbolische Sprache. Zoo3 machte diese Frage greifbar, ließ dabei jedoch die Interpretation der Reize durch die Ameisen offen.

Die Simulation wurde zu einem Mittel, um ausgewählte Aspekte der Nahrungssuche bei Ameisen mithilfe menschlicher Körper zu untersuchen. Eine Studie, in der das kooperative Lösen von Rätseln bei Ameisen und Menschen verglichen wurde, lieferte eine methodische Grundlage für die Arbeit über Arten und Maßstäbe hinweg (Dreyer et al., 2025). Unsere eigenen Experimente konzentrierten sich auf Navigation, begrenzte sensorische Informationen und das Erlebnis der Zugehörigkeit zu einer verteilten Gruppe.

Im Herbst 2024 nahmen 24 Teilnehmer an einem Feldversuch im Berliner Tiergarten teil. Jede simulierte Ameise bestand aus einem Teilnehmer mit verbundenen Augen und einem sehenden sensorischen Vermittler. Gemeinsam sammelten sie Stöckchen, lokalisierten das Nest mithilfe eines Lautsprechers und folgten Spuren aus Holzspänen, die als Ersatz für Pheromone dienten. Die Teilnehmer beschrieben ein wachsendes Gefühl der Gemeinschaft; Begegnungen am Nest schufen Momente der Ruhe, des Austauschs und des freundschaftlichen Wettbewerbs. Die Übung zeigte auch die Grenzen der Übersetzung auf: Holzspäne verdunsten nicht wie Pheromone, und die Einschränkung des menschlichen Sehvermögens gibt die Sinneswelt einer Ameise nicht wieder.

Der Lebensraum entwickelte sich von kleinen Glaskammern zu einer 2 × 1,6 m großen, mit Sand gefüllten Arena. In frühen Workshops wurden die Teilnehmer dazu eingeladen, Sandburgen und Strukturen für Ameisen zu bauen. Außerdem untersuchten wir einen Vorschlag auf der Grundlage von 3D-gescannten Ameisennestern, der sich auf Forschungsergebnisse stützte, die das Futtersuchverhalten mit der Nestarchitektur in Verbindung bringen (O’Fallon et al., 2023). Der endgültige Sandkasten wurde mit Plexiglasbarrieren ausgestattet, nachdem sich ein umgebender Wassergraben als ungeeignet erwiesen hatte. Die Gestaltung des Lebensraums entwickelte sich zu einer iterativen Reaktion auf die Ameisen und die praktischen Anforderungen der Beobachtung.

Die Nachverfolgung begann mit einfachen Zeichenübungen: Wir folgten einer Ameise mit einem Bleistift und verglichen die Wege von Mensch und Ameise aus der Vogelperspektive. Anschließend entwickelten wir ein Python/OpenCV-System, das die Sandkiste einmal pro Sekunde aufnahm, kleine sich bewegende Objekte durch Hintergrundsubtraktion erkannte und ihre Wege zurück auf den Sand projizierte. Anhaltende Erkennungen wurden beibehalten, während Rauschen und unplausible Bewegungen herausgefiltert wurden. Wechselndes Licht, Schatten und die geringe Bildgröße der Ameisen stellten weiterhin Einschränkungen dar.

Die Beobachtung trug ebenfalls zur Pflege bei. Wir zählten wöchentlich die toten Ameisen und passten das Erfassungssystem später an, um die Aktivität der Kolonie zu überwachen. Der Artikel berücksichtigt weitere Überwachungstechniken, darunter Infrarot-Eingangssensoren (Noda et al., 2006). Unsere eigenen Zählungen und Aktivitätsaufzeichnungen lieferten eher Teilindikatoren als ein vollständiges Maß für den Gesundheitszustand der Kolonie.

Die Installation vereinte drei Experimente in einem gemeinsamen visuellen Rahmen. Bei jedem wurde eine Variante desselben Labyrinths verwendet, mit entsprechenden Futterplätzen und Hindernissen. Die aufgezeichneten Wege konnten dann auf den Sandkasten projiziert werden, um verschiedene Navigationsstrategien sichtbar zu machen.

Seed – Ameisen erkunden ein Labyrinth

Unsere Messor aegyptiacus-Kolonie erkundete ein Labyrinth aus Plexiglaswänden und Samenhaufen im Sandkasten. Wir verfolgten ihre Bewegungen über drei Tage hinweg. Die Wege folgten den Begrenzungen und bildeten nach und nach ein dichtes Netz. Die Beobachtungen warfen Fragen zur Orientierung und Rekrutierung auf, ohne jedoch die Mechanismen hinter den Entscheidungen der Ameisen zu klären.

Potato – Nahrungssuche im menschlichen Maßstab

Wir haben das Layout im Lichthof der TU Berlin (20 × 16 m) im zehnfachen Maßstab nachgebaut. Vier Teilnehmer mit verbundenen Augen suchten während eines 30-minütigen Versuchs nach Kartoffeln. Sie konnten durch Berührung kommunizieren, durften jedoch nicht sprechen. Ein Lautsprecher markierte den Bau, während Seile zwischen Stühlen Hindernisse definierten. Aus informellen Interviews ging hervor, dass Begegnungen mit anderen Teilnehmern die Motivation und Orientierung förderten.

Pixel – eine algorithmische Interpretation

Eine benutzerdefinierte Implementierung der Ameisenkolonie-Optimierung, die auf Dorigo and Di Caro (1999) basiert, platzierte vier digitale Agenten in einem Labyrinth aus Pixelrastern. Gewichtete stochastische Entscheidungen, Strafen für besuchte Zellen und sich verflüchtigende Pheromonwerte prägten die Erkundung. Für die Rücknavigation wurde eine Implementierung des Dijkstra’s (1959)-Algorithmus verwendet. Das resultierende Verhalten hing stark von den gewählten Regeln und Parametern ab; es handelte sich eher um eine Interpretation der Nahrungssuche als um ein originalgetreues biologisches Modell.

Der Vergleich zeigte unterschiedliche Herangehensweisen an dieselben Hindernisse. Ameisen folgten oft deren Rändern, Menschen versuchten, sich ein mentales Bild der Anordnung zu machen, und digitale Agenten erkundeten die Umgebung entsprechend programmierten Gewichtungen. Ein Zickzack-Hindernis bereitete allen drei Gruppen Schwierigkeiten, allerdings aus unterschiedlichen Gründen. Auch Begegnungen zwischen lebenden Teilnehmern spielten eine Rolle: Menschen berichteten von neuer Motivation, während Interaktionen zwischen Ameisen mit kooperativem Samen-Transport in Verbindung gebracht wurden.

Es handelt sich um qualitative Beobachtungen. Die Studie hat keine quantitative Rangfolge hinsichtlich Intelligenz oder Futtersucheerfolg erstellt. Potato wurde einmal mit vier Teilnehmern durchgeführt, die Nachverfolgung erfolgte nicht unter kontrollierten Laborbedingungen, und Wegspuren können die innere Erfahrung eines Organismus nicht offenbaren. Ameisen suchen nach Nahrung, um zu überleben, Menschen nehmen bewusst an einem Spiel teil, und digitale Agenten agieren innerhalb eines Codes; eine gemeinsame Visualisierung hebt diese Unterschiede nicht auf.

Der zentrale Beitrag der Arbeit ist ein praktisches Interface zur Beobachtung und Diskussion von Beziehungen über Arten und Maßstäbe hinweg. Die damit verbundenen ethischen Spannungen bleiben sichtbar: Ein größerer Lebensraum schränkt die Ameisen weiterhin ein, das Kameratracking schafft ein ungleiches Beobachtungsverhältnis, und Simulationen können menschliche Annahmen nicht beseitigen. Zukünftige Arbeiten könnten weniger restriktive Lebensräume, alternative Erfassungsmethoden und eine längerfristige Aktivitätsüberwachung testen, wobei die Fürsorge als Teil der Methode betrachtet werden sollte.