Las abejas melíferas tienen que equilibrar el esfuerzo, el riesgo y la recompensa, haciendo evaluaciones rápidas y precisas de qué flores tienen más probabilidades de ofrecer alimento para su colmena. La investigación publicada hoy en la revista eLife revela cómo millones de años de evolución han diseñado a las abejas melíferas para tomar decisiones rápidas y reducir el riesgo.

El estudio mejora nuestra comprensión de los cerebros de los insectos, cómo evolucionaron nuestros propios cerebros y cómo diseñar mejores robots.

El documento presenta un modelo de toma de decisiones en las abejas y describe los caminos en sus cerebros que permiten una toma de decisiones rápida. El estudio fue dirigido por el profesor Andrew Barron de la Universidad de Macquarie en Sydney, y el Dr. HaDi MaBouDi, Neville Dearden y el profesor James Marshall de la Universidad de Sheffield.

« La toma de decisiones está en el centro de la cognición », dice el profesor Barron. « Es el resultado de una evaluación de posibles resultados, y la vida de los animales está llena de decisiones. Una abeja melífera tiene un cerebro más pequeño que una semilla de sésamo. Y, sin embargo, puede tomar decisiones más rápido y con mayor precisión que nosotros. Un robot programado para hacer el trabajo de una abeja necesitaría el respaldo de una supercomputadora.

« Los robots autónomos de hoy en día funcionan en gran medida con el apoyo de la informática remota », continúa el profesor Barron. « Los drones son relativamente estúpidos, tienen que estar en comunicación inalámbrica con un centro de datos. Este camino tecnológico nunca permitirá que un dron explore realmente Marte solo : los increíbles rovers de la NASA en Marte han viajado unos 75 kilómetros en años de exploración ».

Las abejas necesitan trabajar de manera rápida y eficiente, encontrando néctar y devolviéndolo a la colmena, mientras evitan a los depredadores. Necesitan tomar decisiones. ¿Qué flor tendrá néctar? Mientras vuelan, solo son propensos a ataques aéreos. Cuando aterrizan para alimentarse, son vulnerables a las arañas y otros depredadores, algunos de los cuales usan camuflaje para parecerse a las flores.

« Entrenamos a 20 abejas para que reconocieran cinco ‘discos de flores’ de diferentes colores. Las flores azules siempre tenían jarabe de azúcar », dice el Dr. MaBouDi. « Las flores verdes siempre tuvieron quinina [tonic water] con un sabor amargo a las abejas. Otros colores a veces tenían glucosa ».

« Luego, presentamos a cada abeja en un ‘jardín’ donde las ‘flores’ acababan de tener agua destilada. Filmamos a cada abeja y luego vimos más de 40 horas de video, siguiendo el camino de las abejas y cronometrando cuánto tiempo les tomó hacer una decisión.

« Si las abejas estaban seguras de que una flor tendría comida, entonces rápidamente decidían posarse sobre ella en un promedio de 0,6 segundos », dice el Dr. MaBouDi. « Si estaban seguros de que una flor no tendría comida, tomaron una decisión con la misma rapidez ».

Si no estaban seguros, les tomaba mucho más tiempo, en promedio 1,4 segundos, y el tiempo reflejaba la probabilidad de que una flor tuviera comida.

Luego, el equipo construyó un modelo de computadora a partir de los primeros principios con el objetivo de replicar el proceso de toma de decisiones de las abejas. Descubrieron que la estructura de su modelo de computadora se parecía mucho al diseño físico del cerebro de una abeja.

« Nuestro estudio ha demostrado una toma de decisiones autónoma compleja con un circuito neuronal mínimo », dice el profesor Marshall. « Ahora sabemos cómo las abejas toman decisiones tan inteligentes, estamos estudiando cómo son tan rápidas para recopilar y muestrear información. Creemos que las abejas están utilizando sus movimientos de vuelo para mejorar su sistema visual y mejorar su detección de las mejores flores ».

Los investigadores de IA pueden aprender mucho de los insectos y otros animales ‘simples’. Millones de años de evolución han llevado a cerebros increíblemente eficientes con requisitos de energía muy bajos. El futuro de la IA en la industria estará inspirado en la biología, dice el profesor Marshall, quien cofundó Opteran, una empresa que realiza ingeniería inversa de algoritmos cerebrales de insectos para permitir que las máquinas se muevan de forma autónoma, como la naturaleza.