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Investigación sobre hormigas reta las asunciones de la auto-organización
Escrito por jozeluiz en artículo, internacional el agosto 26th, 2011

Algunas hormigas obreras son “más iguales” que otras.
Como con otros insectos sociales, se pensaba que los obreros eran esencialmente equivalentes en la jerarquía de una colonia de hormigas. Pero parece que unos pocos individuos bien informados forman grupos de decisiones que llevan a sus compañerasa nuevos hogares.
Los hallazgos podrían agregar una nueva dimensión a los modelos de auto-organización derivados de las hormigas.
“Aunque los sistemas auto-organizados parezcan muy eficaces bajo el supuesto de que los individuos siguen un mismo conjunto simple de reglas, la presencia de individuos claves, bien informados que cambian su comportamiento debido a experiencia previa general, podría mejorar su rendimiento aún más” escribieron biólogos de las Universidades de Bristol y la Universidad de Toulouse en un paper el pasado 24 de agosto en el Journal of Experimental Biology.
Para estudiar la “caza de nidos”, Nathalie Stroemeyt y sus colegas Nigel Franks y Martin Giurfa recolectaron hormigas “cazadoras de casa”, o temnothorax albipennis, de la costa sur del Reino Unido. Estas pequeñas hormigas marrón claro hacen nidos simples enterrados con arena sobre las grietas de las rocas.
Moviendo las hormigas en el laboratorio, Stroeymeyt les dió nidos artificiales bien abastecidos. Ella luego colocó nidos idénticos vacíos en el lado opuesto del territorio de las hormigas, cada espalda de las hormigas fue pintada con marcas de color individualmente identificable. Cámaras web y un software identificador de movimiento permitió a los investigadores seguir el movimiento específico de cada hormiga.
Una semana después Stroeymeyt colocó un segundo nido desconocido en el territorio y destruyó su casa original. Aunque algunas hormigas empezaron a correr por todas partes al azar, algunas pocas que ya habían explorado el nido alternativo fueron directamente hacia él.
Estas hormigas luego rápidamente volvieron al nido destruido a reclutar seguidores. Ellas repitieron el proceso hasta que hubieron las suficientes como para reubicar a toda la colonia.
La mayoría de estudios de cómo las hormigas encuentran nuevos nidos usa colonias no familiarizadas con el nuevo territorio, y asumen que todas las obreras siguen las mismas reglas. Pero esto no es realista, y como modelo para auto-organización y toma de decisiones distribuida — hormigas han inspirado varias formas de coordinación de tráfico, desde autos hasta datos– esto no parece ser óptimamente eficiente.
“Esto comienza a cambiar como pensamos acerca de la auto-organización”, dijo Nicola Plowes, un ecologista del comportamiento y especialista en hormigas de la Universidad estatal de Arizona, quien no estaba involucrado en la investigación. “Individuos informados tomando esas decisiones provocan un proceso que es más eficiente que un simple sitema homogeneo auto-organizado”
Plowes cree que los hallazgos serán interesantes para técnicos y matemáticos que usan algoritmos basados en insectos.
“El aeropuerto internacional de Sky Harbor, por ejemplo, usa algoritmos basados en hormigas para el transporte de equipaje”, dijo ella.
“Sabemos que incorporaando individuos informados podemos hacer que las cosas funcionen mejor y más rápido.”
- Abstract del paper [English / Journal of Experimental Biology]
- Material adicional del paper (pdf) [English / tomado de Journal of Experimental Biology]
Artículo tomado de WIRED SCIENCE
TRADUCCIÓN DE ABSTRACT
En la auto-organización subyacen varios procesos colectivos en un gran grupo de animales donde emergen patrones coordinados y actividades a nivel de grupo a partir de interacciones locales entre sus miembros. Aunque recientemente se ha reconocido la importancia de la atuación de individuos claves en ciertos procesos colectivos, es ampliamente creido que decisiones de auto-organización son igualmente compartidas entre todos o un subconjunto de individuos que actúan como tomadores de decisión, a menos que existan conflictos significativos de intereses entre todos los miembros del grupo. Aquí mostramos que ciertos individuos son desproporcionadamente influyentes en las decisiones de auto-organización en un sistema donde todos los individuos comparten los mismos intereses : la selección de un nido para hormigas Temnothorax albipennis. Obreras que visitaron un buen nido disponible antes de su emigración (nido conocido) memorizaron su ubicación, y luego usaron su memoria para navegar eficientemente y encontrar este nido más rápido que através de exploración aleatoria. Adicionalmente estas hormigas obreras confiaban en su información privada para agilizar decisiones individuales sobre el nido conocido. Esto confirió un sesgo a favor de nidos conocidos sobre nidos nuevos durante la emigración. Obreras informadas mostraron tener un porcentaje tanto de reclutamiento como de transporte hacia el nido significativamente más alto que obreras ingenuas. Esto sugiere que fueron las principales determinadoras de la preferencia colectiva por nidos conocidos, y esto contribuyó bastante a mejorar la performance colectiva. En general estos resultados indican que las decisiones de auto-organización no son siempre equitativamente compartidas por todos los tomadores de decisión, aún en sistemas donde no hay conflictos de interés. Grupos de animales pueden, en cambio, beneficiarse del conocimiento de individuos bien informados que actúan como líderes en decisiones.
Traducción de artículo WIRED y abstract: bloggerfiis
La Ciencia de la Auto-organización y la Adaptación

La Ciencia de la Auto-organización y la Adaptación
La teoría de la auto-organización y la adaptación está surgiendo desde una variedad de disciplinas, que incluyen la termodinámica, cibernética y el modelamiento por computadora. El presente artículo revisa sus más importantes conceptos y principios. Este comienza con una revisión intuitiva, ilustrada con los ejemplos de magnetización y convección de Bénard, y concluye con las bases del modelamiento matemático. La auto-organización puede ser definida como la creación espontánea de patrones globalmente coherentes desde las interacciones locales. Debido a su carácter distribuido esta organización tiende a ser robusta, resistente a las perturbaciones. La dinámica de los sistemas auto-organizados es típicamente no lineal a causa de las relaciones circulares o retroalimentadas entre sus componentes. Las retroalimentaciones positivas llevan a un crecimiento explosivo el cual termina cuando todos los componentes han sido absorbidos dentro de una nueva configuración, dejando al sistema en un estado estable de retroalimentación negativa. Los sistemas no lineales tienen en general muchos estados estables, y este número tiende a incrementarse (bifurcarse) mientras un incremento de entrada de energía empuja al sistema más allá de su equilibrio termodinámico. Para adaptarse a los cambios del entorno el sistema necesita una variedad de estados estables que sean más que suficientes para reaccionar a todas las perturbaciones, pero no tantas como para hacer su evolución incontrolablemente caótica. Los estados más adecuados son seleccionados de acuerdo a su pertinencia, ya sea directamente por el entorno o por los subsistemas que tiene que adaptarse al entorno en una fase previa. Formalmente el mecanismo básico subyacente a la auto-organización es la variación (a menudo portadora de “ruido”) la cual explora diferentes regiones en el espacio de estados del sistema hasta que entre en un atractor. Esto evita posteriores variaciones fuera del atractor, esto es, restringe las posibilidades de los componentes del sistema de comportarse independientemente. Eso es equivalente al incremento de coherencia, o decremento de la entropía estadística, que define la auto-organización.
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Trabajo Original:
Francis Heylighen
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GLOSARIO:
Adaptación: Capacidad de un sistema para ajustarse a los cambios del entorno sin poner en peligro su organización esencial.
Entropía Estadística: Medida matemática de la ausencia de restricciones o la falta de información acerca del estado de un sistema, equivalente a la medida de la incertidumbre de Shannon.
Entropía Termodinámica: Medida de la disipación de energía en calor. Equilibrio Termodinámico: Estado estático de mínima energía donde no se produce entropía.
Estado Estacionario: Estado que se caracteriza por estar en actividad permanente.
Estructura Disipativa: Patrón organizado de actividades sostenidas por la exportación de entropía de sistemas lejos del equilibrio.
Rollo de Bénard: Un tipo de estructura disipativa formada por convección entre capas en un líquido calentado desde abajo.
Atractor: Una región en el espacio de estados en que un sistema puede entrar pero no salir.
Tamaño de correlación: La distancia más larga sobre la cual los componentes de un sistema están correlacionados.
Bifurcación: la ramificación de las soluciones estables en los sistemas de ecuaciones que describen un sistema auto-organizado cuando el orden de parámetros crece.
Orden de parámetros: Una variable que describe la transición entre los regímenes de orden y de desorden.
Límite del caos: Dominio de actividades dinámicas donde residen por lo general los sistemas adaptativos complejos, entre lo completamente ordenado, régimen “congelado”, y lo completamente desordenado, régimen caótico.
Control distribuido: Limitación sobre toda la organización de un sistema que no está centralizada en un subsistema distinto, sino que es realizada colectivamente por todos los componentes.
Condiciones de frontera: Los estados del entorno en la frontera del sistema en la medida que estos influyen en la evolución del sistema.



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