Un equipo internacional de científicos, liderado por investigadores de la Université Libre de Bruxelles y la Universidad de Konstanz, ha descubierto que una regla de comportamiento copiada de las abejas permite a los enjambres de robots alcanzar consenso con mayor rapidez y claridad, especialmente cuando circula información poco fiable. Este avance, divulgado en Nature Communications, aborda un problema central para sistemas autónomos que deben operar en zonas de desastre, derrames químicos o ecosistemas frágiles, donde el control humano directo resulta difícil o peligroso.
La clave está en la pausa antes de copiar
Los investigadores compararon dos formas de reaccionar cuando un robot recibe información que contradice su propia opinión. La primera, llamada cambio directo, hace que la máquina abandone de inmediato su postura anterior y adopte el mensaje recién recibido. Este mecanismo exige muy poca memoria y escasa capacidad de cómputo, pero también puede producir oscilaciones permanentes entre opciones enfrentadas. Cuando los mensajes son conflictivos o inexactos, el enjambre puede pasar de una opinión a otra sin consolidar una mayoría clara.
La segunda regla, conocida como inhibición cruzada, agrega un paso intermedio breve. Andreagiovanni Reina, coautor principal e investigador de la Universidad de Konstanz, explicó:
“La clave es un momento de indecisión. La información que entra en conflicto con la opinión de un robot no se copia de inmediato. En cambio, el robot hace una pausa y queda temporalmente sin compromiso antes de aceptar nueva evidencia”.
Esta idea proviene del comportamiento de las colonias de abejas melíferas cuando buscan un nuevo nido. Las abejas que apoyan una ubicación pueden enviar señales de freno que inhiben a las que promueven sitios rivales; ese mecanismo evita que la colonia quede dividida entre alternativas y facilita que converja en un solo destino.
Errores técnicos y ataques afectan las decisiones colectivas
El equipo analizó varias formas en que la información disponible para un enjambre puede volverse poco fiable. Entre ellas figuran robots que sostienen una opción de manera obstinada e ignoran cualquier dato opuesto, máquinas que en ocasiones se apoyan solo en observaciones limitadas de sus propios sensores, y mensajes alterados por fallas técnicas o manipulación externa deliberada.
“Todos conocemos situaciones en las que una minoría pequeña pero persistente influye con fuerza en una decisión colectiva”, precisó Reina, y agregó que efectos parecidos aparecen en sociedades humanas, grupos animales y sistemas artificiales, donde la fuente puede ser un robot averiado, datos incompletos o un ciberataque.
Frente a esas perturbaciones, el cambio directo produjo con frecuencia mayorías débiles o indecisión prolongada. La inhibición cruzada, en contraste, permitió por lo general decisiones más nítidas y más rápidas.
Uno de los resultados más llamativos fue que una cantidad limitada de información no fiable podía mejorar la exactitud de esa segunda regla. En esas condiciones, el ruido impedía que el enjambre se asentara sobre la opción peor y hacía más probable la elección correcta. “Esto significa que los sistemas colectivos robustos no siempre necesitan eliminar cada fuente de ruido. En las condiciones adecuadas, las imperfecciones pueden ayudar al enjambre a evitar una mala decisión”, indicó el investigador.
Patrón similar en neuronas, células y abejas
La inhibición cruzada no es exclusiva de las abejas. Patrones similares de interacción inhibitoria aparecen en niveles biológicos muy distintos, desde redes de neuronas hasta las redes moleculares que regulan cómo las células crecen, se dividen y funcionan.
Pese a sus diferencias, esos sistemas comparten una misma lógica de “el ganador se lleva todo”: las alternativas en competencia se suprimen entre sí hasta que emerge un único resultado claro. Para Reina, que el mismo patrón aparezca en escalas tan distintas puede señalar un principio general potente para convertir señales rivales en una sola decisión definida.
El trabajo vincula así biología e ingeniería en dos direcciones. Los sistemas naturales ofrecen modelos para diseñar robots autónomos más resistentes, y el análisis matemático junto con los experimentos robóticos ayuda a entender por qué estos mecanismos de decisión se repiten en la naturaleza.
Este tipo de estrategias bioinspiradas podría servir en el futuro para que los enjambres decidan con rapidez qué parte de una zona de desastre inspeccionar primero, qué amenaza ambiental exige respuesta más urgente o dónde conviene desplegar recursos limitados.
Fuente: Infobae