Todos los animales, grandes y pequeños, viven cada día en un mundo incierto. Ya sea un ser humano o un insecto, depende de sus sentidos para ayudarle a navegar y sobrevivir en su mundo. Pero, ¿qué impulsa este sentido esencial?
No es sorprendente que los animales muevan sus órganos sensoriales, como los ojos, los oídos y la nariz, mientras buscan. Imaginen a un gato girando sus oídos para captar sonidos importantes sin necesidad de mover su cuerpo. Pero la posición y orientación precisas que estos órganos sensoriales toman durante el tiempo de comportamiento no es intuitiva, y las teorías actuales no predicen bien estas posiciones y orientaciones.
Ahora un equipo de investigación de la Universidad de Northwestern ha desarrollado una nueva teoría que puede predecir el movimiento de los órganos sensoriales de un animal mientras busca algo vital para su vida.
Los investigadores aplicaron la teoría a cuatro especies diferentes que involucraban tres sentidos diferentes (incluyendo la visión y el olfato) y encontraron que la teoría predecía el comportamiento de los sentidos observados de cada animal. La teoría podría utilizarse para mejorar el rendimiento de los robots que recogen información y posiblemente aplicarse al desarrollo de vehículos autónomos en los que la respuesta a la incertidumbre es un gran desafío.
«Los animales se ganan la vida a través del movimiento», dijo Malcolm A. MacIver, quien dirigió la investigación. «Para encontrar comida y parejas e identificar amenazas, necesitan moverse. Nuestra teoría proporciona una visión de cómo los animales apuestan por la cantidad de energía que deben gastar para obtener la información útil que necesitan.»
MacIver es profesor de ingeniería biomédica y mecánica en la Escuela de Ingeniería McCormick de Northwestern y profesor de neurobiología (nombramiento de cortesía) en el Colegio de Artes y Ciencias Weinberg.
La nueva teoría, llamada apuestas proporcionales de energía restringida, proporciona una explicación unificadora para muchos movimientos enigmáticos de los órganos sensoriales que han sido previamente medidos. El algoritmo que se desprende de la teoría genera movimientos simulados de los órganos sensoriales que muestran una buena concordancia con los movimientos reales de los órganos sensoriales de peces, mamíferos e insectos.
El estudio fue publicado hoy (22 de septiembre) por la revista eLife. La investigación proporciona un puente entre la literatura sobre el movimiento y la energía de los animales y los enfoques basados en la teoría de la información para la detección.
MacIver es el autor correspondiente. Chen Chen, estudiante de doctorado en el laboratorio de MacIver, es el primer autor, y Todd D. Murphey, profesor de ingeniería mecánica en McCormick, es el coautor.
El algoritmo muestra que los animales intercambian la operación de movimiento, energéticamente costosa, para apostar que las ubicaciones en el espacio serán informativas. La cantidad de energía (en última instancia, el alimento que necesitan comer) que están dispuestos a apostar, muestran los investigadores, es proporcional a la información que se espera de esas ubicaciones.
«Mientras que la mayoría de las teorías predicen cómo se comportará un animal cuando en gran medida ya sabe dónde está algo, la nuestra es una predicción para cuando el animal sabe muy poco, una situación común en la vida y crítica para la supervivencia», dijo Murphey.
El estudio se centra en los peces eléctricos gimnóticos sudamericanos, utilizando datos de experimentos realizados en el laboratorio de MacIver, pero también analiza conjuntos de datos publicados anteriormente sobre el topo ciego de América del Este, la cucaracha americana y el colibrí hawkmoth. Los tres sentidos eran el electrosentido (pez eléctrico), la visión (polilla) y el olfato (topo y cucaracha).
La teoría proporciona una solución unificada al problema de no gastar demasiado tiempo y energía en mover la información de la muestra, mientras se obtiene suficiente información para guiar el movimiento durante el rastreo y los comportamientos exploratorios relacionados.
«Cuando miras las orejas de un gato, a menudo las ves girando para probar diferentes lugares del espacio», dijo MacIver. «Este es un ejemplo de cómo los animales están constantemente posicionando sus órganos sensoriales para ayudarles a absorber la información del entorno. Resulta que hay mucho que sucede bajo la superficie en el movimiento de los órganos sensoriales como los oídos, los ojos y la nariz».
El algoritmo es una versión modificada de uno de Murphey y MacIver desarrollado hace cinco años en su trabajo de robótica bioinspirada. Tomaron observaciones de estrategias de búsqueda de animales y desarrollaron algoritmos para que los robots imitaran esas estrategias animales. Los algoritmos resultantes dieron a Murphey y MacIver predicciones concretas de cómo se comportarían los animales al buscar algo, lo que llevó al trabajo actual.
Fuente de la historia:
Los materiales proporcionados por Universidad de Northwestern. Original escrito por Megan Fellman. Nota: El contenido puede ser editado en cuanto a estilo y extensión.
