Un modelo por computadora de la UTA descubre que algunas comunidades de bacterias son flexibles a la hora de tomar decisiones
Un modelo por computadora de la UTA descubre que algunas comunidades de bacterias son flexibles a la hora de tomar decisiones
Mal que le pese a la gente, las bacterias tienen habilidades de supervivencia más desarrolladas que los seres humanos. Los procesos en la toma de decisiones y el comportamiento colectivo les permite prosperar e incluso colonizar ambientes hostiles.
Los investigadores de la UTA acaban de desarrollar un modelo computacional que da cuenta en forma más acabada de la forma en que las bacterias se mueven en enjambres: Este modelo podría aplicarse a tecnologías desarrolladas por el hombre, lo que incluye las computadoras, la inteligencia artificial y la robótica. El doctorando Adi Shklarrsh, junto con su supervisora, la profesora Eshel Ben-Jacob de la Escuela Sackler de Física y Astronomía, y otros investigadores han descubierto cómo las bacterias obtienen información en forma mancomunada sobre el medio en que se encuentran y buscan así la mejor manera de desarrollarse, aún en los escenarios más complejos.
Al estudiar los principios de navegación de las bacterias, los investigadores podrán diseñar una nueva de robots capaces de conformar enjambres inteligentes y así colaborar en el desarrollo de micro robots que bien podrían emplearse para hacer diagnósticos o distribuir medicación por todo el organismo, o que también serían capaces de “decodificar” sistemas empleados en las redes sociales, y en toda la Internet, y con ello recopilar información sobre el comportamiento de los consumidores.
Las bacterias no son los únicos organismos que viajan en enjambres, aclara Shklarsh. Los peces, las abejas y las aves también navegan en grupo. Sin embargo, como se trata de organismos muy sencillos y con receptores menos sofisticados, las bacterias no están preparadas para recibir grandes cantidades de información o “ruido” en aquellos medios complejos en los que se mueven, como el tejido humano, por caso. Hasta el momento se pensaba que las bacterias corrían en desventaja en comparación con otros seres que se mueven en enjambres.
Sin embargo, en lo es constituye un descubrimiento sorprendente, los investigadores observaron que, a nivel computacional, las bacterias tienen mejores tácticas de supervivencia que los enjambres de amebas o peces a la hora de encontrar alimento y evitar el peligro. ¿El secreto? Una generosa cantidad de autoconfianza.
Muchos enjambres de animales pueden sufrir daños a causa de la “retroalimentación positiva errónea”, esto es, un efecto colateral que suele darse cuando se navega en terrenos complejos. Esto pasa cuando un subgrupo del enjambre, basado en información incorrecta, lleva a todo el grupo en la dirección equivocada. Sin embargo, las bacterias se comunican de otra forma, a nivel mecánico, químico y molecular, lo que les permite evitar este riesgo.,
La confianza en la propia información y decisiones permite que las bacterias ajusten la interacción con sus pares. Cuando una bacteria encuentra sola el camino más beneficioso, le presta menos atención a las señales provenientes de las otras células. Como todas las células adoptan la misma estrategia, la totalidad del grupo es capaz de encontrar la mejor trayectoria en un terreno extremadamente complejo.
Los beneficios de la memoria a corto plazo
En el modelo computacional desarrollado por los investigadores de la UTA, las bacterias redujeron la influencia de sus pares mientras navegaban en una dirección beneficiosa, pero se escucharon entre sí cuando advertían que estaban fracasando. No solo que ésta es una mejor forma de moverse, sino que también resulta más sencilla. Este modelo muestra cómo un enjambre puede manejarse en forma óptima con únicamente habilidades computacionales sencillas y memoria de corto plazo. Asimismo, se trata de un principio que se puede aplicar al diseño de tecnologías más eficientes y modernas.
Normalmente se espera que, por un lado, los robots naveguen en medios complejos, como en el espacio, las profundidades del mar o el mundo online y que, por el otro, intercambien información entre ellos. Hoy en día, esto se basa en complejos algoritmos y estructuras de datos que consumen una gran cantidad de recursos de las computadoras. Al comprender los secretos que guardan los enjambres de bacterias, se pueden obtener pistas sobre cómo diseñar una nueva generación de robots que estén programados para interactuar entre ellos en forma adaptable a la vez que no precisan una gran cantidad de datos o de memoria.
