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La inteligencia de los enjambres mejorará el comportamiento colectivo de las máquinas

Científicos de Dublín desvelan nuevas claves sobre la dinámicas de los grupos animales


La inteligencia de los enjambres es un objetivo de análisis al alza, por sus potenciales aplicaciones en diversas disciplinas artificiales, como la robótica. En esta dirección, un reciente estudio realizado en Dublín ha revelado nuevas claves del comportamiento animal como colectivo. Entre ellas, que cuando los enjambres alcanzan cierto nivel de hacinamiento, su movimiento global ordenado se rompe. Por Yaiza Martínez.


Yaiza Martínez
Escritora, periodista, y Directora de Tendencias21. Saber más del autor


Un nuevo estudio de enjambres ha revelado algunas características de los comportamientos colectivos de los animales, hasta ahora desconocidas.

Se denomina enjambrazón al movimiento espontáneo y organizado de un gran número de individuos; un fenómeno que se observa en todas las escalas, desde las colonias de bacterias, mohos mucilaginosos o grupos de insectos hasta bancos de peces, bandadas de aves o manadas de animales.

Lo que han descubierto a este respecto los físicos Maksym Romensky y Vladimir Lobaskin, del University College de Dublín, Irlanda, son nuevas propiedades colectivas de la dinámica de los enjambres.

Los resultados de su investigación, que han aparecido en el European Physical Journal B, podrían ser utilizados para controlar enjambres de animales, robots e incluso multitudes humanas, mediante señales que emulen la interacción de los individuos dentro de grupos. Además, podrían ayudar a predecir patrones de movimiento colectivo, a partir de modelos, según publica Springer.

Enjambre artificial formado por cien mil partículas

Romensky y Lobaskin se inspiraron en modelos de física de materia condensada empleados, por ejemplo, para estudiar el magnetismo.

Los científicos adaptaron estos modelos a conjuntos de animales para crear un modelo específico en el que,
además de la capacidad de alinearse con sus vecinos, a cada individuo se le dotó con otras dos características: capacidad para prevenir colisiones, y capacidad para prevenir cambios de dirección a cada paso, con el fin de asegurar la persistencia de sus movimientos.

Con este modelo, el equipo realizó simulaciones por ordenador de hasta 100.000 partículas autro-populsadas. Cada una de estas partículos imitaba a un animal individual moviéndose a una velocidad constante sobre una superficie plana. De este modo, los investigadores descubrieron, por un lado, que cuando los enjambres alcanzan cierto nivel de hacinamiento, el movimiento global ordenado se rompe.

Por otra parte, constataron que cuando existe gran densidad y cuando los vecinos más cercanos se encuentran a solo un paso, cada animal ya no puede decidir con seguridad sobre la dirección del movimiento y pasa a ocuparse solo de corregir su movimiento para evitar colisiones.

El estudio ha descrito asimismo, por vez primera, una potente ley que cuantifica el grado medio de alineación en la dirección de movimiento de los animales, dentro de su enjambre. Esta ley describe cómo decae la alineación desde el centro del enjambre, en el que los individuos pueden juzgar mejor el movimiento del enjambre hacia la periferia, debido a la presencia de un número máximo de individuos.

Robótica de enjambres

En términos generales, los enjambres de insectos y los grupos de animales, que actúan en conjunto de una manera sorprendentemente coordinada, forman con su comportamiento una especie de cerebro colectivo, una inteligencia de grupo, que es la causa de todas estas actitudes.

Los llamados sistemas de inteligencia de enjambre suelen seguir reglas simples y, aunque no existe una estructura de control que dictamine el comportamiento de cada uno de ellos, las interacciones locales entre los agentes conducen a la emergencia de un comportamiento global complejo.

Para descifrar estas reglas, se suelen emplear modelos informáticos de enjambres virtuales, cada uno de ellos formado por miles de agentes individuales que se programan para seguir varias normas sencillas, como han hecho Romensky y Lobaskin.

De este modo, los científicos se afanan por conocer las características de estos sistemas porque creen que esa información les servirá para desarrollar aplicaciones para diversos campos, como la robótica.

En esta dirección, se piensa en una posible programación de agrupaciones de robots, de manera que estos puedan realizar con mayor eficiencia ciertas labores como, por ejemplo, de recogida de información en lugares peligrosos.

El último avance en esta dirección del que hemos sabido ha sido el realizado por científicos de la Universidad de Colorado en Boulder (Estados Unidos): un enjambre de 20 robots pequeños y esféricos capaces de ensamblarse unos con otros, y de actuar como uno solo. Este conjunto de robots podría llegar a realizar tareas tan dispares como la limpieza de vertidos de petróleo en alta mar o la colonización del espacio.

Referencia bibliográfica:

M. Romenskyy y V. Lobaskin. Statistical properties of swarms of self-propelled particles with repulsions across the order-disorder transition. European Physical Journal B (2013). DOI 10.1140/epjb/e2013-30821-1.

Lunes, 18 de Marzo 2013
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Nota


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1.Publicado por Eider Ibarra el 26/08/2013 19:31
Buenas tardes.

Quisiera saber si alguien tiene información acerca de Swarm Intelligence and RWA, Routing and Wavelength Assignement, lo que sucede es que me encuentro realizando mi trabajo de grado y no encuentro mucho material relacionado con estos aspectos.

El titulo de mi trabajo de grado es "Análisis del desempeño RED OBS COST 239 aplicando Swarm Intelligence utilizando el algoritmo de optimización ACO para resolver el problema RWA.
"
De antemano agradezco la atención prestada.

Mi e-mail: eideribarra@unicauca.edu.co
efaiber@hotmail.com

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