Científicos de la Universidad Northwestern, en Estados Unidos, han identificado un sistema de orientación inteligente que llevan los animales para satisfacer sus necesidades invirtiendo la menor cantidad de energía en sus movimientos. El mecanismo, que se pone principalmente en acción en situaciones de incertidumbre, puede tener aplicaciones concretas en áreas como la gestión de vehículos autónomos o los avances en robótica.
Una simple observación de un animal doméstico como un gato nos permite entender la base de la nueva teoría desarrollada por los investigadores estadounidenses. Sin necesidad de mover el resto de su cuerpo, estos pequeños felinos giran sus orejas para recopilar información del entorno, que posteriormente les servirá para hallar la alternativa más inteligente: saltar en busca de un insecto, escapar ante la presencia de un perro o alguna otra opción.
En cualquier caso, el animal utiliza sus órganos sensoriales para hallar datos que les permitan sopesar las posibilidades frente a un escenario de incertidumbre a resolver. El propósito es obtener lo necesario para sobrevivir, pero “invirtiendo” la menor cantidad posible de energía a través del movimiento, sabiendo que la energía gastada supone posteriormente nuevo alimento a conseguir.
De acuerdo a una nota de prensa, la investigación publicada en la revista especializada eLife y financiada en parte por la National Science Foundation, ha logrado descubrir la mecánica de esta clase de orientación inteligente, trabajando sobre cuatro especies animales diferentes e involucrando tres sentidos distintos. A partir de este hallazgo, los científicos desarrollaron una teoría que logra predecir con exactitud los movimientos de los animales.
El movimiento inteligente
La teoría podría aplicarse para optimizar la orientación y el movimiento de los vehículos autónomos, sobretodo en situaciones de incertidumbre, o para hacer más eficientes los desplazamientos de los robots, entre otras alternativas. Las especies estudiadas fueron los peces eléctricos, el topo ciego, la cucaracha americana y una variedad de polilla. En tanto, los tres sentidos involucrados fueron la electrorrecepción (pez eléctrico), la visión (polilla) y el olfato (topo y cucaracha).
“Si bien la mayoría de las teorías predicen cómo se comportará un animal cuando en gran parte ya sabe dónde está algo, la nuestra es una predicción que aplica en momentos en los que el animal sabe muy poco o nada, una situación de incertidumbre que es común en la vida y que resulta crítica para la supervivencia”, indicó Todd D. Murphey, profesor de ingeniería mecánica y coautor del estudio.
Los investigadores desarrollaron un algoritmo que muestra la forma en la cual los animales utilizan la operación energéticamente costosa del movimiento para conseguir una ubicación específica en el espacio, que les brindará información especialmente significativa para sus objetivos de supervivencia.
En consecuencia, la cantidad de energía que los animales están dispuestos a invertir en cada situación es directamente proporcional a la información que esperan obtener para conseguir aquello que buscan. Queda claro el potencial que tiene la aplicación de esta teoría en distintos problemas inherentes a la robótica y a las nuevas tecnologías de conducción de vehículos autónomos.
