ГНБ и другие бестраншейные методы обычно используются при наличии препятствий, которые не позволяющих использовать открытые траншейные методы. Эти препятствия включают в себя ранее проложенные инженерные сети, крупные водоемы, железные дороги, автомагистрали, труднопроходимую местность и экологически уязвимые районы. Сложность, риски и стоимость бестраншейных проектов стимулируют постоянные инновации, поскольку инженеры и конструкторы стремятся минимизировать эти факторы. В рамках непрерывных технических инноваций бестраншейная команда Haley&Aldrich изучала методы оптимизации, позволяющие упростить процесс принятия решений при проектировании ГНБ, и с этой целью обратила внимание на муравьев.
Муравьи передают подробную информацию очень простыми способами, чтобы помочь колонии муравьев «узнать» лучший путь к источнику пищи. Вообще муравьиный опыт изучается и используется с начала 1990-х годов для улучшения анализа оптимизации транспортных средств и маршрутизации в Интернете. Смысл в том, чтобы найти оптимальный путь в кажущемся случайным наборе путей между начальной и конечной точкой на графике. Например, муравей сначала ищет пищу, казалось бы, случайным образом, пока не будет найден источник пищи. Найдя источник пищи, муравей возвращается в свою колонию, выделяя феромон в зависимости от качества и количества пищи. Муравьи в конечном итоге регистрируют самый сильный феромоновый след, который указывает на лучшее количество и качество источника пищи, что приводит к оптимальному пути к источнику пищи.
Хейли и Олдрич в сотрудничестве с Технологическим институтом Джорджии работают над оптимизацией траектории бурения ГНБ, создавая приложение, которое в несколько итераций с учетом нескольких переменных, будет находить оптимальный путь бурения, аналогично тому, как муравьи передают сигналы феромона всей колонии, чтобы успешно найти пищу.