Actúan como colonias de hormigas o mercados financieros; el estudio fue publicado en Frontiers in Robotics and Artificial Intelligence
Por: Patricia López/Gaceta UNAM
Los monos araña tienen inteligencia social y, como si fueran computadoras colectivas, deciden más eficientemente en grupo cómo alimentarse en la selva de forma individual.
Para conseguir fruta que comer en el área protegida Otoch Ma’ax Yetel Kooh, ubicada junto a la comunidad de Punta Laguna, localizada en el límite de los estados de Yucatán y Quintana Roo, estos primates tienen un sistema de organización social llamado fisión-fusión, en el que se dividen en equipos para buscar alimento, sin un líder que los seleccione.
“Son grupos flexibles, en los que cada mono resuelve individualmente sobre cuánto tiempo permanecer en un equipo y cuándo cambiarse a otro. Al actuar así, toman decisiones más eficientes respecto a la distribución de fruta en los árboles de la selva”, explicó Gabriel Ramos Fernández, investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS).
En un trabajo conjunto con especialistas del Instituto Santa Fe de Nuevo México, Estados Unidos, Ramos concluyó que estos animales recurren a los saberes de sus compañeros para formar sus propias determinaciones y desarrollar un conocimiento más completo de su ambiente. “Parecen estar juntando la información que cada uno tiene sobre los recursos, así que, como grupo, comprenden su ambiente mejor que cualquier individuo por sí mismo”, señaló el científico.
Los resultados de esta investigación, que durante dos años registró las interacciones de 47 monos durante cinco horas diarias, se publicaron recientemente en la revista Frontiers in Robotics and Artificial Intelligence (https://doi.org/10.3389/ frobt.2020.00090).
Doctor en Biología y experto del Departamento de Modelación Matemática de Sistemas Sociales del IIMAS, Ramos apuntó que “una de las razones por la que estos primates se están dividiendo o juntando, es porque cada individuo conoce una parte de su territorio. Podemos suponer que cada uno tiene una muestra distinta de los árboles que tienen fruta en un momento dado”.
Circuitos que muestran las estrategias extraídas de los datos y cómo se definen en las ecuaciones. Los nodos corresponden a individuos indicados por códigos de dos letras y su forma representa hembras (círculos) y machos (cuadrados). Sólo para los propósitos de esta visualización se eliminaron a los 11 individuos menores, que no se mueven independientemente de sus madres. Imágenes: Frontiers in Robotics and Artificial Intelligence.
Actualización de la información en tiempo real
En el estudio, Ramos y sus colegas postulan que un equipo de monos araña es una especie de computadora colectiva, en el sentido de que está calculando cuál sería la mejor manera de reunirse en respuesta a la comida. “Lo están haciendo de manera actualizada, en tiempo real”, comentó.
Cuando cambia el entorno de la cantidad de alimento, los monos modifican la forma en la que se unen, formando más o menos subgrupos de diferente tamaño. “Utilizamos una métrica llamada entropía de transferencia para saber qué tanto se acerca una cosa a la otra. Es una técnica para medir coincidencias en series de tiempo y ver que tanto se acercan”, detalló.
La serie de tiempo de la abundancia de comida va oscilando y la serie de tiempo de la distribución de tamaños de los subgrupos también lo hace. “Entonces medimos qué tanto una nos informa acerca de la otra”, dijo.
Sistemas complejos
El ejemplo clásico de inteligencia colectiva es el de las colonias de hormigas, pero este tipo de inteligencia se emplea, por ejemplo, en los mercados financieros y en las elecciones de un proceso democrático.
“Estamos basándonos en la teoría de los sistemas complejos; por ello, también estoy adscrito al Centro de Ciencias de la Complejidad (C3), pues nos interesa ver cómo en un sistema surgen propiedades globales por medio de interacciones entre individuos”, finalizó el investigador universitario.
