La principal preocupación diaria de un abejorro, como la de otros muchos insectos polinizadores, es conseguir la mayor cantidad de comida cada día de la manera más eficiente. Y para eso se embarcan cada día en una pequeña aventura, porque no conocen previamente la distancia entre las flores que visitarán y si estas tendrían más o menos néctar. Como dice el investigador Joseph Woodgate, estos animales “no pueden simplemente mirar el mapa e inspeccionar donde están las mejores fuentes de alimento ni trazar la mejor ruta entre ellas”. Así pues, ¿cuál es la estrategia que aplican para hacer sus rutas uñas eficientes?
El resultado demuestra que a medida que realizan distintos recorridos van optimizando las rutas
Para averiguarlo, el equipo de Woodgate diseñó un interesante experimento muy resultado se publica este lunes en la revista Scientific Reports. La prueba consistió en introducir a una serie de abejorros en un circuito cerrado con flores artificiales y seguir sistemáticamente sus movimientos mediante radar para determinar qué “mapas de calor” aparecían al seguir a cada individuo. El resultado demuestra por primera vez que a medida que realizan distintos recorridos van optimizando las rutas hasta perder el menor tiempo posible, como si fueran un GPS que termina aprendiendo por que zona se tarda menos en llegar al trabajo y en qué puntos hay que parar de camino para desayunar, comprar pan o echar gasolina.
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El problema para encontrar la ruta más eficiente de este tipo es un asunto crucial en computación y se conoce como el problema del viajante. Si un comercial tiene una lista de ciudades que visitar y después debe regresar a casa, ¿cuál es la ruta más corta posible para pasar por cada ciudad solo una vez y regresar a la ciudad de origen? Los biólogos ya sabían que los abejorros y otros animales son capaces de diseñar rutas muy eficientes, pero el mecanismo por el que lo hacina resultaba un misterio hasta ahora. “Solo siguiendo cada movimiento que hacen a medida que explorar e intentan encontrar una ruta mejor podemos comprender cómo resuelven este desafío”, asegura Woodgate.
El resultado de este trabajo es la mayor y más completa base de datos sobre los vuelos de estos insectos y el primer vistazo en profundidad al modo en que perfilan sus recorridos. “Como predecíamos, las abejas mostraban una fuerte preferencia por tomar atajos entre parejas de flores cercanas, aunque eso significara adentrarse más lejos en su ruta”, explica el autor principal del estudio. “Sin embargo, no vuelan exclusivamente al comedero más cercano, sino que probaban diferentes rutas de una manera flexible”.
Comprender estos procesos tiene un gran potencial para el desarrollo de inteligencia artificial y robots avanzados
La introducción de estos procesos aleatorios es lo que ayuda a mejorar sus rutas, a fin de cuentas, y comprenderlo puede ser muy importante para el diseño de programas de navegación. “Entender cómo animales con un cerebro tan pequeño como las abejas encuentran reglas eficientes para desarrollar comportamientos complejos y flexibles tiene un gran potencial para el desarrollo de inteligencia artificial y robots avanzados”, asegura James Makinson, coautor del estudio. Al mismo tiempo puede construir, recalcan los investigadores, a buscar estrategias para paliar la desaparición de muchos de estos polinizadores de la naturaleza.
