Un estudio sobre hormigas de la especie Paratrechina longicornis encontró que los grupos numerosos resuelven laberintos complejos con más eficacia que los grupos pequeños y que varios modelos basados en reglas físicas simples. La investigación abre una pista sobre cómo la inteligencia colectiva puede generar respuestas más flexibles que los sistemas afinados caso por caso

Un problema cotidiano convertido en experimento

La idea surgió al observar a las hormigas cuando trasladan grandes cargas de alimento hasta el nido. En ese trayecto, deben maniobrar objetos irregulares por una entrada estrecha, un desafío geométrico que sirvió de punto de partida para medir su capacidad de resolución de problemas

Para poner a prueba esa habilidad, el equipo fabricó pequeñas cargas con impresión 3D y controló con precisión su peso y características. Luego las dejó toda la noche en comida para gatos, de modo que resultaran atractivas para las hormigas

Después, colocó la carga junto a un laberinto cortado con láser y registró el comportamiento desde arriba. Para comparar grupos de distinto tamaño, los investigadores construyeron versiones escaladas de cada recorrido

La clave estuvo en la coordinación

El peso de la carga, normalizado por la cantidad de hormigas, se mantuvo constante en todas las escalas. Con ese ajuste, el estudio midió coordinación y cooperación, sin convertir la tarea en un problema más difícil solo por razones físicas

La diferencia entre equipos pequeños y grandes apareció cuando los laberintos se volvieron más complejos. En ese punto, los grupos más numerosos obtuvieron mejores resultados

Por qué los modelos simples no alcanzaron

Además de los ensayos en el terreno, el equipo realizó simulaciones por computadora con agentes que intentaban resolver los mismos rompecabezas mediante fuerzas o principios físicos. En los escenarios más simples, esos modelos alcanzaron a reproducir el resultado

Pero cuando el laberinto se complicó, fue necesario incorporar comportamientos inspirados en las hormigas: aplicar fuerza en distintos puntos del objeto, cambiar ese punto cada pocos segundos o orientar la acción hacia la siguiente abertura

Esos ajustes mejoraron el desempeño de los agentes simulados, aunque no bastaron para igualar a las hormigas. El modelo solo se acercó a su nivel cuando se modificaron parámetros específicos para cada laberinto

Una pista para la robótica y la IA

Los autores del trabajo sostienen que el hallazgo refuerza la idea de que la inteligencia colectiva puede ofrecer soluciones más adaptables que los sistemas calibrados de manera individual para cada caso. También ven posibles aplicaciones en inteligencia artificial y robótica de enjambre

El estudio no afirma que esa transferencia tecnológica ya esté resuelta. Sí plantea que la conducta grupal de las hormigas encierra reglas de resolución más generales que las de los modelos ajustados tarea por tarea

El próximo paso será entender de dónde surge esa capacidad para adaptarse a rompecabezas tan distintos. La pregunta de fondo sigue abierta: cuánto depende de cada hormiga y cuánto de una dinámica colectiva que todavía no se comprende del todo