Foto: Universidad de Miami, RSMAS.
Los grupos de animales demuestran a menudo un comportamiento colectivo muy complejo y sorprendentemente coordinado, que resulta de las interacciones sociales entre los individuos que los forman. Ya en 1905, el ornitólogo Edmund Selous, meticuloso observador del comportamiento de los pájaros, se dio cuenta de que alguna suerte de conexión entre las mentes individuales de los animales, y de transferencia de pensamiento entre ellos, debía subyacer a este comportamiento colectivo acorde.
Diversos científicos de universidades de Estados Unidos e Inglaterra han estudiado a fondo los enjambres de algunos insectos y los grupos de animales, descubriendo que, efectivamente, estos colectivos responden a leyes subyacentes, en las que la química y la voluntad de cada individuo juegan un papel en el desarrollo de las actividades de la comunidad.
Es el caso de Ian D. Couzin, de la Universidad de Princeton, en Estados Unidos y de Nigel Franks, de la Universidad británica de Bristol.
Cerebro colectivo
Los trabajos de Couzin a este respecto han resultado reveladores. Tal y como publica The New York Times, este científico ha pasado mucho tiempo observando, en Panamá, a las llamadas hormigas devastadoras, una especie que trabaja en comunidad realizando proezas como la de construir puentes con sus propios cuerpos para pasar por lugares hundidos en el suelo, por ejemplo.
Según Couzin, la principal razón del desarrollo de esta colaboración tan avanzada se debe a que algunos animales han pasado mucho tiempo adaptándose a vivir en grandes grupos. El estudio de otras agrupaciones –de pájaros, peces o langostas- ha llevado a Couzin y a sus colegas a descubrir leyes simples que permiten a dichas agrupaciones trabajar muy bien en conjunto.
De esta forma, los grupos llegan a formar un “cerebro colectivo” capaz de tomar decisiones y moverse como si de un único organismo se tratara. A este respecto, Couzin ha publicado recientemente un artículo en la revista Nature.
Leyes naturales y computacionales
Sin embargo, descifrar dichas leyes supone un gran desafío. Para conseguirlo, Couzin ha desarrollado diversos modelos informáticos de enjambres virtuales. Cada uno de ellos contiene miles de agentes individuales, que pueden programarse para seguir varias reglas sencillas. Para determinarlas, Couzin y su equipo observaron el comportamiento de animales en selvas, desiertos y océanos.
En Panamá, por ejemplo, Couzin y Franks filmaron a las hormigas devastadoras para posteriormente analizar en laboratorio, paso a paso, el movimiento de 226 individuos. Así, descubrieron que los modelos informáticos podían predecir sus comportamientos, cuyo objetivo principal es avanzar tan rápido como sea posible.
Por ejemplo, descubrieron que las hormigas devastadoras no se comportaban de igual forma cuando se alejaban del nido que cuando volvían a él: al salir avanzaban formando dos sendas que rodeaban a una senda central, por la que regresaban al nido otras hormigas. De esta forma tan inteligente, las hormigas esquivan el desarrollo de atascos.
Toma de decisiones
Por otro lado, Couzin y sus colaboradores han construido un modelo informático que refleja el flujo de información que se da en los enjambres. Cada individuo debe equilibrar dos instintos: el de permanencia en el grupo y el de moverse en la dirección deseada. En realidad, lo que sucede es que sólo unos pocos líderes son capaces de guiar de manera efectiva a los enjambres.
Para ello, no necesitan enviar ninguna señal especial a los animales que les rodean, sino que crean una tendencia en el movimiento del grupo que lo dirige hacia una dirección particular. En el modelo desarrollado por Couzin, el enjambre es capaz de decidir a qué líder deben seguir. En la Naturaleza ocurriría algo similar: si los líderes tienden a direcciones opuestas, el grupo espontáneamente alcanza el consenso y se mueve eligiendo la dirección de la mayoría.
Couzin ha extendido sus modelos informáticos de estudio de las hormigas a otros animales, como peces y pájaros, y ha desarrollado programas que consiguen que los ordenadores realicen el mismo trabajo que harían los animales en realidad.
Entender el porqué
Y, a medida que ha ido investigando los patrones de comportamiento grupal en distintas especies, ha ido encontrando mayor similitud en éstos, es decir, que comparten características fundamentales comunes. La fusión de diferentes ramas de la ciencia ha servido, por tanto, para comprender mejor el comportamiento animal en grupo.
Pero, aunque se comprenda el cómo, entender el por qué es una cuestión aparte. Las razones del desarrollo del trabajo en grupos radicarían principalmente, según los científicos, en que de éste se obtiene un beneficio evolutivo, normalmente nutricional.
Los grupos de animales, señalan los investigadores, funcionan como una unidad, toman decisiones sobre dónde ir, y también sobre cómo huir juntos de los depredadores. Según Couzin, existe una inteligencia del grupo, que sería la causa de todas estas actitudes.
También en humanos y en robots
El profesor Couzin y sus colaboradores han descrito la aplicación de estos modelos a experimentos realizados con humanos en un artículo publicado por la revista especializada Animal Behavior.
En este artículo se explica que también en los grupos formados por personas una pequeña minoría informada es capaz de guiar a otros individuos hacia un objetivo sin necesidad de comunicación verbal o por señales específicas.
Los resultados del experimento sugirieron que la posición especial inicial de los participantes informados influenciaba el movimiento del grupo, lo que podría tener implicaciones en el control de masas o en la planificación de evacuaciones en caso de emergencia.
Por último, lo aprendido de los animales se quiere aplicar a la robótica, para la programación de agrupaciones de robots, de manera que éstos puedan realizar con mayor eficiencia labores de recogida de información en lugares peligrosos.
Diversos científicos de universidades de Estados Unidos e Inglaterra han estudiado a fondo los enjambres de algunos insectos y los grupos de animales, descubriendo que, efectivamente, estos colectivos responden a leyes subyacentes, en las que la química y la voluntad de cada individuo juegan un papel en el desarrollo de las actividades de la comunidad.
Es el caso de Ian D. Couzin, de la Universidad de Princeton, en Estados Unidos y de Nigel Franks, de la Universidad británica de Bristol.
Cerebro colectivo
Los trabajos de Couzin a este respecto han resultado reveladores. Tal y como publica The New York Times, este científico ha pasado mucho tiempo observando, en Panamá, a las llamadas hormigas devastadoras, una especie que trabaja en comunidad realizando proezas como la de construir puentes con sus propios cuerpos para pasar por lugares hundidos en el suelo, por ejemplo.
Según Couzin, la principal razón del desarrollo de esta colaboración tan avanzada se debe a que algunos animales han pasado mucho tiempo adaptándose a vivir en grandes grupos. El estudio de otras agrupaciones –de pájaros, peces o langostas- ha llevado a Couzin y a sus colegas a descubrir leyes simples que permiten a dichas agrupaciones trabajar muy bien en conjunto.
De esta forma, los grupos llegan a formar un “cerebro colectivo” capaz de tomar decisiones y moverse como si de un único organismo se tratara. A este respecto, Couzin ha publicado recientemente un artículo en la revista Nature.
Leyes naturales y computacionales
Sin embargo, descifrar dichas leyes supone un gran desafío. Para conseguirlo, Couzin ha desarrollado diversos modelos informáticos de enjambres virtuales. Cada uno de ellos contiene miles de agentes individuales, que pueden programarse para seguir varias reglas sencillas. Para determinarlas, Couzin y su equipo observaron el comportamiento de animales en selvas, desiertos y océanos.
En Panamá, por ejemplo, Couzin y Franks filmaron a las hormigas devastadoras para posteriormente analizar en laboratorio, paso a paso, el movimiento de 226 individuos. Así, descubrieron que los modelos informáticos podían predecir sus comportamientos, cuyo objetivo principal es avanzar tan rápido como sea posible.
Por ejemplo, descubrieron que las hormigas devastadoras no se comportaban de igual forma cuando se alejaban del nido que cuando volvían a él: al salir avanzaban formando dos sendas que rodeaban a una senda central, por la que regresaban al nido otras hormigas. De esta forma tan inteligente, las hormigas esquivan el desarrollo de atascos.
Toma de decisiones
Por otro lado, Couzin y sus colaboradores han construido un modelo informático que refleja el flujo de información que se da en los enjambres. Cada individuo debe equilibrar dos instintos: el de permanencia en el grupo y el de moverse en la dirección deseada. En realidad, lo que sucede es que sólo unos pocos líderes son capaces de guiar de manera efectiva a los enjambres.
Para ello, no necesitan enviar ninguna señal especial a los animales que les rodean, sino que crean una tendencia en el movimiento del grupo que lo dirige hacia una dirección particular. En el modelo desarrollado por Couzin, el enjambre es capaz de decidir a qué líder deben seguir. En la Naturaleza ocurriría algo similar: si los líderes tienden a direcciones opuestas, el grupo espontáneamente alcanza el consenso y se mueve eligiendo la dirección de la mayoría.
Couzin ha extendido sus modelos informáticos de estudio de las hormigas a otros animales, como peces y pájaros, y ha desarrollado programas que consiguen que los ordenadores realicen el mismo trabajo que harían los animales en realidad.
Entender el porqué
Y, a medida que ha ido investigando los patrones de comportamiento grupal en distintas especies, ha ido encontrando mayor similitud en éstos, es decir, que comparten características fundamentales comunes. La fusión de diferentes ramas de la ciencia ha servido, por tanto, para comprender mejor el comportamiento animal en grupo.
Pero, aunque se comprenda el cómo, entender el por qué es una cuestión aparte. Las razones del desarrollo del trabajo en grupos radicarían principalmente, según los científicos, en que de éste se obtiene un beneficio evolutivo, normalmente nutricional.
Los grupos de animales, señalan los investigadores, funcionan como una unidad, toman decisiones sobre dónde ir, y también sobre cómo huir juntos de los depredadores. Según Couzin, existe una inteligencia del grupo, que sería la causa de todas estas actitudes.
También en humanos y en robots
El profesor Couzin y sus colaboradores han descrito la aplicación de estos modelos a experimentos realizados con humanos en un artículo publicado por la revista especializada Animal Behavior.
En este artículo se explica que también en los grupos formados por personas una pequeña minoría informada es capaz de guiar a otros individuos hacia un objetivo sin necesidad de comunicación verbal o por señales específicas.
Los resultados del experimento sugirieron que la posición especial inicial de los participantes informados influenciaba el movimiento del grupo, lo que podría tener implicaciones en el control de masas o en la planificación de evacuaciones en caso de emergencia.
Por último, lo aprendido de los animales se quiere aplicar a la robótica, para la programación de agrupaciones de robots, de manera que éstos puedan realizar con mayor eficiencia labores de recogida de información en lugares peligrosos.