El estudio de robots ayuda a comprender la evolución de la comunicación
Un grupo de investigadores suizos ha identificado los factores que influyen en la evolución de la comunicación en organismos sociales a base de estudiar multitud de robots virtuales dotados de genomas evolucionables. Este estudio se financió a través del proyecto ECAgents (Embodied and Communicating Agents), financiado con fondos comunitarios, que se propone desarrollar una generación nueva de robots capaces de interactuar entre sí y con su entorno sin necesidad de intervención humana. Ha sido publicado en Internet por la revista Current Biology. Los investigadores crearon robots virtuales cuyas acciones y procesadores de información sensorial se codificaron en genomas artificiales. Estos se sometieron a mutaciones y recombinaciones de tal modo que se recreó el tipo de variación genética que se deriva de la reproducción sexual. A continuación estudiaron periódicamente cien colonias compuestas de diez robots a lo largo de quinientas generaciones y tomaron nota de su comportamiento y su funcionamiento. El entorno virtual de todas las colonias de robots contenía tanto fuentes de alimentación como venenos. Los robots podían comunicarse emitiendo una luz azul. En teoría, se podría aumentar la eficacia de la búsqueda de alimento si los robots transmitían información de los unos a los otros acerca de la ubicación de los alimentos y los venenos. A fin de estudiar los efectos del grado de parentesco y del nivel de selección en el funcionamiento de las colonias, los investigadores diseñaron situaciones de mayor y menor grado de parentesco y realizaron selecciones a nivel individual y de cada colonia. Los investigadores observaron que la comunicación evoluciona con rapidez en aquellas colonias en las que los robots guardan un parentesco genético cercano o en las que las presiones evolutivas actúan principalmente a nivel de grupo. Las únicas colonias en las que la comunicación no llevó a perfeccionar la eficacia de la búsqueda de alimento fueron aquellas en las que el parentesco era lejano y en las que había fuertes presiones de selección a nivel individual. En algunas de estas colonias se observaron emisiones de señales engañosas que empeoraron el funcionamiento global de la colonia. Curiosamente, en las colonias donde había robots que tenían un parentesco cercano y la selección había sido a nivel de la colonia surgieron dos estrategias de comunicación diferentes: algunas colonias desarrollaron un sistema para emitir señales cerca del alimento, mientras que el sistema empleado en otras colonias consistía en alertar de la presencia de veneno. En cada caso, la reacción de los robots ante la luz fue reflejo del sistema predominante. Así, los robots de colonias que comunicaban la presencia de alimento se veían atraídos hacia la luz. En cambio, la luz repelía a los robots de las colonias que indicaban la presencia de veneno. Este estudio reveló que una vez se habían establecido estos sistemas, la tendencia era a no cambiar al otro sistema. «Eso se debe a que cambiar la estrategia de respuesta o emisión de señales destruiría por completo el sistema de comunicación y empeoraría la eficacia», explican los investigadores. Tras constatar lo que ocurre a las colonias de robots en un mundo virtual, los investigadores lograron transferir el programa a robots reales. «Este estudio demuestra que en grupos de robots dotados de redes neurales simples pueden evolucionar formas complejas de comunicación, inclusive la comunicación cooperativa y la emisión de señales engañosas», afirman los investigadores. «Con nuestros experimentos se demuestra que los principios evolutivos que rigen la evolución de la vida social funcionan también en grupos de agentes artificiales sometidos a una selección artificial. Ello indica que los conocimientos de la biología evolutiva pueden servir para diseñar grupos de robots que cooperen entre sí con eficacia», concluyen.
Países
Suiza