Un grupo de científicos del Instituto del Instituto de Ciencia y Tecnología Skolkovo, Rusia (Skoltech), aplicó métodos de inteligencia artificial para explicar un fenómeno natural enigmático: el remolino animal.
Bajo un enfoque convencional para explicar el remolino, se asume que hay fuerzas artificiales que actúan entre animales, que se mueven juntas sujetas a estas fuerzas. En contraste con esto, los investigadores de Skoltech propusieron un modelo centrado en el objetivo. Está formulado en términos de aprendizaje por refuerzo, una herramienta poderosa en el kit de herramientas de IA.
¿Por qué los animales se agrupan en remolinos?
Las aves migran en bandadas, los peces se reúnen en cardúmenes, los lobos cazan en manadas, etc. Desplazarse juntos, con una ubicación mutua óptima, podría ser muy beneficioso, puesto que conduce al movimiento con el mínimo esfuerzo.
Aplicando el mismo enfoque centrado en el objetivo, junto con la aplicación de un sistema de IA de aprendizaje por refuerzo, el equipo demostró que los animales fueron capaces de encontrar los patrones de locomoción más eficientes. Esos eran la disposición lineal para un grupo de dos, triángulos para un grupo de tres, un rombo para un grupo de cuatro, y así sucesivamente. Estos y otros patrones, a veces inesperados para grupos más grandes, fueron encontrados por otro método independiente, que además valida el enfoque basado en IA.
Fuente: Egor Nuzhin et al./Scientific Reports
Basándose en reglas simples y restricciones naturales, en las simulaciones aprendieron, por ensayo y error, cómo lograr el objetivo de moverse juntos. En otras palabras, se esforzaron por mantener ciertas distancias entre sí y hacia el centro de la manada. Sorprendentemente, esto resultó en remolinos espontáneos. Aún más llamativo resultó saber que los remolinos terminaron siendo esenciales para la supervivencia: ayudaron a los animales a resistir fuerzas externas peligrosas como el viento o los flujos submarinos. Un grupo entrenado para arremolinarse podría resistirlos cientos de veces más eficazmente que uno no entrenado.
«Al darme cuenta muy bien de que todo está construido con ‘bloques de construcción de matemáticas’ elementales, parece que no puedo dejar de asombrarme por el poder de los métodos de IA», concluyó el profesor Nikolay Brilliantov, uno de los científicos que encabeza esta investigación.