UN ALGORITMO
CEREBRAL RIGE LA TOMA DE DECISIONES
por Javier
Piacente
(TENDENCIAS /
10-12-2021)
Un algoritmo común que gobierna la toma de decisiones entre especies
sugiere que los principios geométricos fundamentales pueden explicar cómo y por
qué los animales se mueven de la forma en que lo hacen.
Investigadores de la Universidad de Konstanz y el Instituto Max Planck
de Comportamiento Animal, en Alemania, han descubierto una regla única que
utilizan los animales para tomar decisiones espaciales mientras
se desplazan. Las decisiones se basan en un algoritmo, que fue identificado por
los científicos a través de tecnologías de realidad virtual.
Para los especialistas alemanes, los animales pueden hacer frente a la
complejidad ambiental al emplear un esquema binario en la toma
de decisiones, que reduce la enorme diversidad de opciones a solamente dos
alternativas. De esta forma, los ejemplares de las especies más variadas son
capaces de tomar decisiones efectivas y rápidas con relación a su ubicación
espacial y desplazamientos.
Según una nota de prensa, el algoritmo es
utilizado por los animales al decidir dónde ir entre muchas posibilidades. De
esta manera, un grupo de principios geométricos básicos serviría para explicar
y comprender los movimientos que realizan los animales al desplazarse en el
espacio, en una prueba más de la trascendencia del orden matemático y de las
formas geométricas en el ordenamiento de la realidad.
En diferentes especies de animales
En el nuevo estudio interdisciplinario liderado por los científicos
alemanes, que fue publicado recientemente en Proceedings of the National
Academy of Sciences (PNAS), también colaboraron especialistas del Instituto de
Ciencias Weizmann, en Israel, y de la Universidad Eötvös Loránd, en Hungría.
Los expertos construyeron un modelo computacional de toma de decisiones en
el cerebro, que les permitió obtener una nueva perspectiva sobre cómo toman
decisiones espaciales los animales.
El modelo fue contrastado en movimientos reales a partir de tecnologías
de realidad virtual inmersiva, que permitieron a los científicos estudiar
los desplazamientos en el espacio de tres especies: la mosca de la fruta, la
langosta del desierto y el pez cebra. De esta forma, lograron cotejar el modelo
en animales que vuelan, caminan y nadan, comprobando que los mismos principios
rigen los desplazamientos de especies que se mueven en contextos completamente
diferentes.
El patrón principal que sustenta al algoritmo descubierto es la bifurcación:
ante un escenario que les muestra una infinidad de alternativas, los animales
tienden a “ordenar” la realidad en dos caminos posibles. Esa bifurcación les
permite ir descartando rápidamente las opciones que van surgiendo en el esquema
binario, hasta que finalmente seleccionan una posibilidad definitiva. El camino
hasta la decisión final se realiza rápidamente, pero insume una compleja
cantidad de redes neuronales en el cerebro
de los animales.
Decisiones súbitas que responden a
los cambios en el entorno
Una serie de cambios abruptos de dirección y movimientos, que están
asociados con la exclusión de una de las opciones disponibles en la estructura
binaria, son el resultado de repentinas variaciones en la dinámica
neuronal. Al parecer, todas las especies exhibieron exactamente las mismas
bifurcaciones que se habían predicho de acuerdo al algoritmo.
Además, este proceso de toma de decisiones, extremadamente
efectivo en contextos ecológicos complejos y diversos, no es solamente
utilizado a nivel individual. Los científicos también descubrieron que los
mismos principios geométricos probablemente se apliquen a la toma de decisiones
espaciales por parte de colectivos de animales, como por ejemplo
rebaños o bandadas.
Por último, los especialistas destacaron que las representaciones
neuronales de las opciones que tienen en cuenta los animales cambian
inevitablemente a medida que se mueven por el espacio. Esto significa que la
evaluación y la decisión se concretan prácticamente al mismo tiempo: los
animales no seleccionan primero un lugar y luego se mueven hacia el objetivo,
sino que efectúan la elección prácticamente en forma simultánea a los estímulos
que van recibiendo del entorno.
Referencia
The geometry of decision-making in individuals and
collectives. Vivek H.
Sridhar, Liang Li, Dan Gorbonos, Máté Nagy, Bianca R. Schell, Timothy
Sorochkin, Nir S. Gov and Iain D. Couzin. PNAS (2021).
DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2102157118
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