El proyecto ya ha probado con éxito robots inspirados en hormigas y abejas y planea hacer lo mismo con otros insectos
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Agencias
Una colaboración entre varias universidades británicas busca ‘traducir’ el cerebro de hormigas y abejas en algoritmos que entienda una máquina. Su objetivo es crear autómatas igual de eficientes que puedan utilizarse en tareas de rescate, exploración espacial y análisis de terrenos.
Los insectos no son tontos. Si lo fueran, especies como las abejas y las hormigas no podrían orientarse con precisión, aprender, tomar decisiones ni organizar sociedades tan complejas. Por eso sus diminutos pero eficientes cerebros han atraído la atención de investigadores interesados por la robótica, que ven en ellos un modelo perfecto para desarrollar nuevas máquinas y algoritmos. Es el caso del proyecto Brains on Board (Cerebros a bordo, en inglés), asociado al Human Brain Project.
El proyecto ya ha probado con éxito robots inspirados en hormigas y abejas y planea hacer lo mismo con otros insectos. ¿Pero cómo traducir algo tan complejo como un cerebro, por pequeño que sea, en algoritmos que muevan una máquina? “El puente entre lo biológico y lo artificial son las matemáticas”, explica Paul Graham, investigador de la Universidad de Sussex (Reino Unido) y miembro del equipo de Brains on Board.
El millón de neuronas de las abejas permite que se orienten a lo largo de kilómetros en un espacio tridimensional y vuelvan a sus colmenas
El atractivo de este tipo de cerebros reside en su eficacia. “Lo interesante del cerebro de las abejas es que a pesar de ser pequeño, con un millón de neuronas, permite comportamientos flexibles y robustos”, dice Graham. “Su rendimiento está muy por encima del de los sistemas artificiales actuales, por lo que creemos que son una buena inspiración para la biomimética”.
El millón de neuronas de las abejas puede parecer irrelevante en comparación con los miles de millones que tienen los cerebros humanos, pero permite que estos insectos se orienten a lo largo de kilómetros en un espacio tridimensional y vuelvan a sus colmenas. También pueden optimizar sus rutas, llevar a cabo multitareas, adaptarse con rapidez a nuevos escenarios y aprender de ellos.
Un robot abeja simple y eficiente
Para desarrollar este tipo de robots, biólogos y neurocientíficos computacionales tienen que crear modelos que capturen los detalles esenciales del organismo vivo. Nuestra comprensión sobre cómo se relacionan cerebro y comportamiento es “mucho más avanzada” en insectos que en mamíferos, pero eso no significa que la ‘traducción’ sea sencilla.
“La clave es simplificar con un nivel de detalle adecuado que mantenga los componentes fundamentales del original”, asegura Graham. “Por ejemplo, podemos usar modelos generales de neuronas o que representen grupos de estas células, en lugar de enfrentarnos a la morfología y complejidad de cada neurona individual”.