Un equipo de investigadores de cinco universidades europeas ha logrado que un grupo de abejas en Austria se comunique con otro de peces en Suiza. A través de unos robots, las dos especies transmitieron señales una a la otra y, con el tiempo, coordinaron sus decisiones.

El experimento forma parte de un proyecto de investigación a nivel europeo: el proyecto ASSISIbf, de las siglas en inglés “Animal and robot Societies Self-organise and Integrate by Social Interaction (bees and fish)”. Su principal objetivo es establecer una sociedad robótica que sea capaz de desarrollar por sí sola canales de comunicación para sociedades animales de abejas y peces a través de algoritmos evolutivos.

Los algoritmos evolutivos, como parte de la Inteligencia Artificial (IA), son métodos de optimización y búsqueda de soluciones basados en los postulados de la evolución biológica. En este caso, los robots se adaptan mediante estos algoritmos hasta que aprenden a interactuar con los animales de la forma deseada. Esta nueva tecnología pretende sentar nuevas bases sobre la forma en que los humanos interfieren con las sociedades animales para gestionar el medio ambiente.

El proyecto reúne a ingenieros de la Escuela politécnica federal de Lausana o EPFL (Suiza), y de las Universidades de Lisboa (Portugal), Karl-Franzens de Graz (Austria), Diderot (Francia) y la de Zagreb (Croacia).
 

Robots infiltrados

Los investigadores suizos del Mobile Robots Group (MOBOTS) de la EPFL han diseñado robots que pueden mezclarse en grupos de animales e influir en su comportamiento. Han probado sus robots en comunidades de cucarachas, polluelos y, más recientemente, peces. Uno de estos robots "espía" pudo infiltrarse en un banco de peces en un acuario circular y hacer que nadaran en una dirección determinada.

Para este estudio, los ingenieros fueron un paso más allá, conectando el robot y el banco de peces con una colonia de abejas en un laboratorio en la Universidad Karl-Franzens de Graz, en Austria. Allí, las abejas viven en una plataforma con dispositivos a cada lado y, de forma natural, suelen pulular alrededor de ellos.

"Creamos un puente sin precedentes entre las dos comunidades de animales, permitiéndoles intercambiar algunas de sus dinámicas", explica en un comunicado Frank Bonnet, investigador del MOBOT.
 

Actuando como un intermediario

Los robots emitieron señales específicas para cada especie. El robot situado en el banco de peces emitió señales visuales de diferentes formas y colores, y señales de comportamiento, como aceleraciones, vibraciones y movimientos de la cola. Mientras tanto, en la colonia de abejas, los robots emitieron señales principalmente en forma de vibraciones, variaciones de temperatura y movimientos de aire. 

Ambos grupos de animales respondieron a las señales: los peces comenzaron a nadar en una dirección determinada y las abejas comenzaron a revolotear alrededor de uno de los dispositivos de la plataforma. Los robots registraron la dinámica de cada grupo, intercambiaron esa información entre sí y la tradujeron en señales apropiadas para las especies correspondientes.

“Los robots actuaron como si fueran negociadores e intérpretes en una conferencia internacional”, explica el profesor Francesco Mondada, de la EPFL. “A través de los diversos intercambios de información, los dos grupos de animales llegaron gradualmente a una decisión compartida".

Durante el experimento, las dos especies animales "hablaron" entre sí a pesar de que estaban a unos 700 kilómetros de distancia. La conversación fue caótica al principio, pero finalmente se produjo cierta coordinación. Después de 25 minutos, los grupos de animales se sincronizaron: todos los peces nadaron en sentido contrario a las agujas del reloj y todas las abejas se habían reunido alrededor de uno de los dispositivos.

Intercambiando características

El intercambio de información produjo un intercambio de características de comportamiento entre especies. "Las abejas se volvieron un poco más inquietas y menos propensas a permanecer juntas de lo normal”, señala Bonnet. “Los peces comenzaron a agruparse más de lo que normalmente harían"

Los hallazgos del estudio podrían ayudar a los ingenieros a desarrollar una forma efectiva para que las máquinas capturen y traduzcan señales biológicas. El estudio también podría permitir a los biólogos comprender mejor el comportamiento animal y cómo interactúan los individuos dentro de un ecosistema.

Además, la investigación podría usarse para desarrollar métodos para monitorizar hábitats naturales mediante el uso de las excepcionales capacidades sensoriales de los animales. Por ejemplo, los científicos podrían alentar a las aves a evitar aeropuertos y peligros relacionados o dirigir a los polinizadores hacia cultivos orgánicos y alejarse de cultivos con pesticidas.