El genio natural de las hormigas nos ayuda a construir mejores algoritmos

Una sola hormiga no es muy inteligente. Pero las enormes colonias de hormigas son capaces de realizar hechos organizativos complejos, y todo gracias a sus algoritmos biológicos inteligentes.

Durante las últimas tres décadas, Deborah Gordon ha estado estudiando colonias de hormigas en el desierto de Arizona. Aunque el tema que elige, la hormiga roja que se va a cosechar, no es demasiado para mirar, cuando se juntan, las hormigas son capaces de realizar acciones organizativas notables.

«Ninguna hormiga sabe qué hacer ni puede hacer ningún tipo de evaluación global, pero se está haciendo mucho en las colonias agregadas», dice Gordon, profesor de biología en la Universidad de Stanford en California. Las hormigas cosechadoras mantienen nidos complejos construidos a pocos metros bajo tierra, con una colonia completa de 10,000 hormigas que dura entre 20 y 30 años, igualando la vida útil de una hormiga reina, cuya muerte presagia el lento declive de la colonia.

¿Y la razón del extraordinario éxito de estas hormigas? Algoritmos. La investigación de Gordon se centra en cómo diferentes especies de hormigas han desarrollado formas algorítmicas para responder a su entorno, lo que les permite equilibrar el suministro de agua, construir rutas más eficientes y encontrar nuevas fuentes de alimento. Y resulta que hay algunas cosas que los humanos podemos aprender de los algoritmos de las hormigas.

Para las hormigas recolectoras, su algoritmo más importante regula su alimentación. Su principal fuente de alimento y agua son las semillas de pasto, que las hormigas almacenan en sus vastas colonias subterráneas durante varios meses. Pero en el caluroso desierto de Arizona, la ciencia de si es necesario gastar energía y agua en la caza de pasto o, en cambio, girar y conservar los recursos es clave para el éxito de la colonia.

El problema es que ninguna hormiga puede tomar esta decisión por sí sola. En cambio, las hormigas forrajeras dependen de las señales de otras hormigas que regresan a su nido de pasto para decidir si también deben unirse a los cazadores de alimentos. Las hormigas recolectoras están cubiertas con una capa de grasa apestosa que cambia de olor según el trabajo que realiza la hormiga en una colonia, por lo que cuando un buscador potencial huele otro forraje que regresa con una tasa suficientemente alta, también se une a los cazadores de alimentos. Las hormigas que realizan otras tareas también pueden verse obligadas a cambiar su carga de acuerdo con el ritmo al que se encuentran con otros tipos de hormigas.

Esto, explica Gordon, es una especie de circuito de retroalimentación positiva. Si los forgars regresan rápidamente, entonces sugiere que hay mucha comida liviana para recolectar, por lo que tiene sentido sacar tantas hormigas como sea posible, recolectar semillas de pasto y guardarlas para más tarde. Las hormigas recolectoras tienen ciertos «niveles desencadenantes» que cambian dependiendo de la humedad del ambiente, pero en general, si una hormiga en espera huele 10 o más forrajes que regresan en un período de 30 segundos, entonces se convertirá en un forrajeador activo.

«Manejan una compensación entre la velocidad a la que reciben alimentos y la velocidad a la que pierden agua cuando miran al sol», dice Gordon. Este algoritmo de búsqueda es muy similar a algo llamado Protocolo de control de transmisión (TCP), un sistema que regula el tráfico de datos en línea mediante el envío de pequeños paquetes de información para calcular la cantidad de ancho de banda disponible. Si hay mucho ancho de banda disponible, TCP asegura que le sigan paquetes de datos adicionales, pero si no es así, todo el flujo de tráfico se ralentiza para ahorrar energía.

Otras especies han desarrollado sus propios algoritmos para organizar sus colonias. Las hormigas tortuga que viven en los árboles, por ejemplo, han desarrollado un algoritmo para reparar redes de caminos cuando se interrumpe su ruta habitual entre diferentes nidos. Las colonias de tortugas se dividen entre varios nidos que están conectados por un flujo constante de hormigas que se mueven de un nido a otro, pero de vez en cuando una rama que cae o una hoja perdida romperá este camino.

Cuando se trata de encontrar un nuevo camino alrededor de la obstrucción, las tortugas utilizan una estrategia de búsqueda amplia, inicialmente probando muchos caminos nuevos diferentes y recortándolos gradualmente hasta que se quedan solo con los caminos más útiles. Para Saket Navlakha, un biólogo computacional que trabajó con Gordon en sus estudios de hormigas, las tortugas son una de las ventajas innatas de los algoritmos biológicos. «A menudo, en ingeniería, buscamos soluciones altamente eficientes que hagan el trabajo lo más rápido posible, mientras que para la biología, la eficiencia es importante, pero ser robusto, flexible y adaptable es tan importante como hacer el trabajo lo más rápido posible. posible.»

Los algoritmos de búsqueda de hormigas tortuga podrían proporcionar un modelo útil para enjambres robóticos, ayudándoles a desarrollar nuevas rutas en movimiento, dice Navlakha. En entornos donde los recursos son escasos, la naturaleza ha hecho un excelente trabajo al encontrar soluciones que equilibran los objetivos con la eficiencia.

Y no son solo las hormigas las que pueden enseñarnos cómo diseñar mejores algoritmos. La naturaleza está llena de algoritmos que podrían aplicarse a problemas del mundo real. Navlakha estudió cómo se construyen las tuberías que transportan agua y nutrientes dentro de las plantas para equilibrar el consumo de energía y el consumo de energía. Esto podría proporcionarnos un marco para construir mejores sistemas de carreteras y subterráneos, dice. «Creo que hay muchas lecciones que pueden mejorar el mundo de la ingeniería, pero estos tipos de marcos para comprender los algoritmos y sus propiedades son una forma de comprender mejor la biología subyacente».

Pero nuestro acceso a los algoritmos de la naturaleza puede verse amenazado. Algunos de los algoritmos naturales más interesantes evolucionan cuando las especies se encuentran en entornos extremos, por lo que se ven obligadas a idear formas ingeniosas de acceder a recursos escasos o navegar en un entorno traicionero. «Cada entorno le da nuevas restricciones a un algoritmo», dice Navlakha. «Hay algunas especies que pueden codificar algunas ideas únicas».

Estos tipos de especies suelen estar más amenazados por los cambios en su entorno. Llevar una especie demasiado lejos y sus algoritmos se pueden perder para siempre. Y finalmente, dice Navlakha, eso significa que los humanos terminaremos perdiendo las lecciones de ingeniería que podríamos encontrar.

Para Gordon y Navlakha y otras personas que trabajan en el próspero campo de la biología computacional, esto proporciona un margen urgente para su investigación. «Creo que algunas de estas especies podrían hacer cosas muy inteligentes que creo que es nuestro trabajo descubrir», dice Navlakha. Ahora la carrera comienza a descubrir los algoritmos ocultos de la naturaleza antes de que se vayan para siempre.

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