Robótica e IA física

Científicos Utilizan Robot para Entender la Comunicación de las Hormigas

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Un equipo de científicos de la Universidad de Bristol ha desarrollado un pequeño robot que les ayuda a entender cómo las hormigas se enseñan unas a otras. El robot fue construido para imitar el comportamiento de las hormigas de roca, que confían en la enseñanza individual. 

Esta enseñanza individual es lo que permite a una hormiga que descubre un nido mejor enseñar a otra hormiga individual la ruta para llegar allí. 

Los hallazgos del equipo se publicaron en la Revista de Biología Experimental

Entendiendo las Hormigas “Docentes”

Este nuevo conocimiento abre muchas posibilidades, ya que significa que los elementos importantes de la enseñanza entre estas hormigas ahora son en gran medida entendidos, con la hormiga docente que puede ser reemplazada por una máquina. 

Uno de los principales aspectos de este nuevo proceso de enseñanza implica que una hormiga guía a otra hormiga lentamente a lo largo de una ruta para llegar al nuevo nido. La hormiga seguidora aprende la ruta lo suficientemente bien como para poder regresar a casa y guiar a otra hormiga al nuevo nido. Este proceso continúa una hormiga a la vez. 

Nigel Franks es profesor en la Escuela de Ciencias Biológicas de Bristol. 

“La enseñanza es tan importante en nuestras vidas que pasamos mucho tiempo enseñando a otros o siendo enseñados nosotros mismos”, dice el profesor Franks. “Esto debería hacernos preguntar si la enseñanza realmente ocurre entre animales no humanos. Y, de hecho, el primer caso en el que se demostró rigurosamente la enseñanza en cualquier otro animal fue en una hormiga”. 

El equipo se propuso entender mejor esta enseñanza, creyendo que si podían reemplazar al docente, entenderían en gran medida todos los elementos principales del proceso. 

Construyendo y Probando los Robots

Para lograr esto, los investigadores construyeron un gran estadio con una distancia entre el nido antiguo de las hormigas, que fue hecho intencionalmente de baja calidad, y el nuevo nido mejorado. Para dirigir el robot a moverse a lo largo de rutas rectas o sinuosas, el equipo colocó una estructura de soporte en la parte superior del estadio que podía moverse hacia adelante y hacia atrás con un pequeño robot deslizante adjunto a ella. Luego, adjuntaron glándulas de feromonas atractivas de una hormiga obrera al robot, lo que le dio los feromonas de una hormiga docente. 

“Esperamos a que una hormiga saliera del nido antiguo y colocamos el pin del robot, adornado con feromonas atractivas, directamente delante de ella”, dijo el profesor Franks. “La punta del pin se programó para moverse hacia el nuevo nido ya sea por un camino recto o por uno sinuoso. Teníamos que permitir que el robot fuera interrumpido en su viaje, por nosotros, para que pudiéramos esperar a que la hormiga seguidora se acercara después de que hubiera mirado alrededor para aprender puntos de referencia”. 

Cuando la hormiga seguidora había sido guiada por el robot al nuevo nido, le permitimos que examinara el nuevo nido y luego, a su propio ritmo, comenzara su viaje de regreso a casa. Luego, usamos la estructura de soporte automáticamente para rastrear la ruta de la hormiga que regresaba”, continuó. 

El equipo descubrió que el robot enseñó con éxito la ruta a las hormigas aprendices, y las hormigas sabían cómo regresar al nido antiguo ya sea que tomaran un camino sinuoso o recto. 

“Un camino recto podría ser más rápido, pero un camino sinuoso proporcionaría más tiempo para que la hormiga seguidora aprendiera puntos de referencia para que pudiera encontrar su camino de regreso a casa de manera tan eficiente como si hubiera estado en un camino recto”, continuó el profesor Franks. 

“Crucialmente, pudimos comparar el desempeño de las hormigas que el robot había enseñado con las que llevamos al sitio del nuevo nido y que no habían tenido la oportunidad de aprender la ruta. Las hormigas enseñadas encontraron su camino de regreso a casa mucho más rápido y con más éxito”.

El equipo de científicos también incluyó a estudiantes de pregrado Jacob Podesta, un estudiante actual de doctorado en York, y Edward Jarvis, un ex estudiante de maestría en el laboratorio del profesor Frank. También participó en el estudio el Dr. Alan Workley y la Dra. Ana Sendova-Franks.

Alex dirige las operaciones de noticias impulsadas por IA de Unite.AI, combinando periodismo, investigación y automatización para respaldar una cobertura oportuna y escalable de la inteligencia artificial. Su trabajo ayuda a garantizar que los desarrollos emergentes de IA se presenten de manera eficiente, al tiempo que se mantienen los estándares editoriales de la publicación.