Inteligencia colectiva

Lo que debemos aprender de las hormigas para evitar atascos

Retirarse a tiempo o dejar que pasen otros son algunas de las estrategias que permiten a las hormigas evitar atascos en sus túneles y que un equipo acaba de analizar con detalle.

Lo que debemos aprender de las hormigas para evitar atascos
Lo que debemos aprender de las hormigas para evitar atascos Rob Felt, Georgia Tech

A pesar de que transitan por millones oscuros túneles, las hormigas raramente taponan las salidas y nunca forman los típicos atascos que los humanos vivimos en las carreteras. Para comprender los secretos de este comportamiento, el equipo de Jeffrey Aguilar ha monitorizado el movimiento de los miembros de una colonia de hormigas de fuego y ha estudiado los movimientos que permiten mantener un flujo óptimo de individuos sin provocar colapsos.

En un trabajo publicado este jueves en la revista Science, los investigadores describen los comportamientos y estrategias observados en las hormigas marcadas con colores y aseguran que consiguen evitar los taponamientos retrocediendo en los túneles que ya están ocupados por otras obreras o dejando el peso del trabajo de excavación a una pequeña minoría. “Nos dimos cuenta de que si teníamos 150 hormigas en un terrario, solo 10 o 15 de ellas estaban realmente excavando los túneles en un momento dado”, asegura Daniel Goldman, miembro del Instituto de Tecnología de Georgia y coautor del trabajo. “Queríamos saber por qué y entender cómo las leyes fundamentales de la física podían estar funcionando. Descubrimos un beneficio colectivo y funcional en esta aparente desigualdad en el reparto de trabajo. Sin ese reparto, la excavación no se podría llevar a cabo”.

“Descubrimos un beneficio colectivo en esta aparente desigualdad en el reparto de trabajo”

El seguimiento de las hormigas mostró que casi todo el tiempo eran un 30 por ciento de los individuos los que hacían todo el trabajo y que el otro 70 por ciento se limita a no hacer nada o no molestar. Aparentemente, las que se dedican a la tarea no son las más cualificadas, puesto que cuando retiraban a cinco de las que trabajaban más duro el hormiguero seguía avanzando al mismo ritmo sin que se note su ausencia. Para comprobar si su análisis es correcto, los autores desarrollaron un modelo informático del comportamiento y fabricaron varios pequeños robots autómatas programados para desarrollar una tarea similar a la excavación que consistía en retirar bolas de un circuito cerrado en 3D.

Durante las pruebas, hasta tres robots podrían trabajar cómodamente sacando bolas pero si un cuarto se sumaba a la tarea se producía un atasco que impedía a todos trabajar. De modo que los científicos introdujeron tres modos de comportamiento para programar a los robots: “entusiasta”, “proclive al retroceso” o “vago”. “Cuando observábamos a las hormigas, nos sorprendió ver que los individuos iban al túnel y si encontraban aunque fuera una pequeña obstrucción, simplemente se daban la vuelta y se retiraban”, explica Goldman. “Cuando añadimos esas reglas con diferentes combinaciones en los robots, resultó una buena estrategia para cavar rápido con pequeñas cantidades de energía gastadas por cada robot”.

Los autores fabricaron varios pequeños robots programados para desarrollar una tarea similar

Las simulaciones por ordenador del modelo sugieren también que existen parecidos con la manera en que los ingenieros estudian los atascos de tráfico. “En las autopistas, pocos coches producen mucho flujo, mientras que demasiados coches producen un atasco”, observa Goldman. “Hay un nivel intermedio en que las cosas funciona mejor, y a eso le llamamos el diagrama fundamental. De nuestro modelo aprendimos que las hormigas trabajan justo en el pico del diagrama. La combinación correcta de distribución del trabajo desigual y comportamientos proclives al retroceso tiene la ventaja de mantenerlos en movimiento al máximo nivel de eficiencia sin atascarse”.

Los investigadores, con los robots autónomos
Los investigadores, con los robots autónomos Rob Felt, Georgia Tech

Los autores del estudio creen que el resultado puede ser sutil en el futuro para programar enjambres de robots que tengan que actuar en situaciones de emergencia, como sacar escombros tras un desastre, o para programar nanobots que entre en el torrente sanguíneo para aplicar un tratamiento. “Si tienes un enjambre de robots en Marte y necesitan cavar rápidamente para escapar de una tormenta de polvo, esta estrategia podría ayudar a buscar refugio sin tener información perfecta de lo que está haciendo cada uno”, explica Goldman. Y aunque ahora parecen escenarios remotos, muchos de estos conocimientos serán muy útiles en un entorno en el que los vehículos autónomos, ya sean coches o drones, cobran cada vez más protagonismo.

Referencia: Collective clog control: Optimizing traffic flow in confined biological and robophysical excavation (Science)



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