Comportamiento colectivo: de la naturaleza a la tecnología
En el mundo actual, la gestión de grandes grupos de entidades autónomas adquiere una relevancia creciente. Esto se aplica no solo a sistemas biológicos, sino también a los artificiales, como enjambres de robots o drones autónomos. La coordinación eficiente de estos grupos es fundamental en medicina, industria, operaciones de rescate e incluso en la planificación urbana. Los científicos han encontrado la clave observando el comportamiento animal, en particular el de los pingüinos.
Los pingüinos emperador, que habitan en las duras condiciones de la Antártida, exhiben una asombrosa capacidad de autoorganización. Sin un líder ni gestión centralizada, miles de aves forman agrupaciones densas para sobrevivir al frío extremo. Dentro de estos grupos se mantiene una temperatura óptima y los individuos se turnan para que todos puedan resguardarse en el centro y entrar en calor. Este mecanismo natural ha inspirado a los investigadores a desarrollar nuevos modelos para gestionar sistemas artificiales.
Autoorganización sin líder: principios y algoritmos
En la naturaleza, los procesos de autoorganización se estudian desde hace tiempo, pero en los sistemas artificiales esta dirección apenas comienza a desarrollarse. Experimentos recientes han demostrado que incluso los robots más simples pueden unirse de forma autónoma en estructuras complejas si siguen ciertas reglas. Este enfoque abre nuevas posibilidades para crear sistemas autónomos capaces de operar sin control externo.
Las modelos desarrollados se basan en dos principios clave, tomados de los pingüinos. El primero es la búsqueda de calor: cuanto más frío es el entorno, mayor es el deseo de unirse al grupo. El segundo es la repulsión, que evita colisiones entre los agentes. Estas reglas simples permiten que un grupo de elementos —ya sean aves o robots— forme estructuras estables y dinámicas capaces de adaptarse a las condiciones cambiantes.
Robots aprenden de la naturaleza: experimentos y hallazgos
Científicos rusos de la Universidad Nacional de Investigación Politécnica de Perm (PNRPU) han desarrollado un modelo matemático que describe el comportamiento de un grupo de robots moviéndose hacia una fuente de calor. Durante los experimentos, los investigadores analizaron cómo interactúan los elementos individuales y cómo de esas interacciones surge el movimiento coordinado del grupo. El modelo tiene en cuenta las características individuales de cada agente, lo que permite predecir con mayor precisión la formación de agrupamientos densos e iniciar el movimiento colectivo.
Utilizando un enjambre de robots Kilobot, los científicos han confirmado que los sistemas artificiales pueden reproducir las mismas transiciones que las bandadas vivas. Con un número reducido de elementos se forma una estructura inmóvil, similar a un cristal. Sin embargo, al alcanzar cierto umbral de cantidad (alrededor de 110 objetos), surge un movimiento vorticoso espontáneo que garantiza la distribución uniforme del calor entre todos los miembros del grupo.
Aplicaciones prácticas: medicina, drones y condiciones extremas
Los principios abiertos de autoorganización encuentran aplicaciones en numerosos campos. En medicina se están desarrollando nanorobots capaces de llevar medicamentos directamente a las células afectadas. Estas cápsulas microscópicas, al reunirse en el punto deseado, pueden liberar el fármaco solo al alcanzar cierta temperatura, minimizando así los efectos secundarios sobre los tejidos sanos.
En el futuro, algoritmos similares podrían emplearse para gestionar enjambres de drones autónomos que trabajen en condiciones climáticas extremas, como en el Ártico o en la superficie lunar. Gracias a la versatilidad de este modelo, los sistemas pueden adaptarse a diversas tareas, asegurando la supervivencia y la eficiencia operativa incluso en las situaciones más extremas.
Leyes universales: la naturaleza y la tecnología hablan el mismo idioma
Las investigaciones han demostrado que los mismos principios físicos fundamentales subyacen al comportamiento colectivo tanto en entornos vivos como artificiales. Independientemente de la naturaleza de los agentes —ya sean pingüinos, bacterias o robots—, los mecanismos universales de autoorganización permiten crear sistemas estables y eficientes. Esto abre nuevas posibilidades para el diseño de soluciones técnicas complejas, donde cada elemento actúa de manera autónoma pero en beneficio de todo el grupo.
En el futuro, modelos similares podrían servir de base para la creación de sistemas inteligentes de enjambre, capaces de tomar decisiones y adaptarse de forma autónoma a condiciones cambiantes. Este enfoque ya está transformando nuestra visión sobre el potencial de las tecnologías modernas y su interacción con el entorno.
Por si no lo sabía, la Universidad Nacional de Investigación Politécnica de Perm (PNIPU) es una de las principales instituciones técnicas de Rusia, fundada en 1953. La universidad desarrolla activamente investigaciones en física aplicada, robótica y tecnologías de la información. En los últimos años, la PNIPU ha llevado a cabo varios grandes proyectos relacionados con el desarrollo de sistemas autónomos e inteligencia artificial. Colabora con importantes centros científicos de Europa y Asia, y sus egresados son muy solicitados en las mayores empresas tecnológicas del mundo. La universidad presta especial atención a la investigación interdisciplinar, lo que permite encontrar soluciones innovadoras para desafíos complejos de ingeniería. La PNIPU participa regularmente en conferencias y exposiciones internacionales, presentando desarrollos punteros en robótica y automatización. Gracias a su sólida escuela científica y equipamiento moderno, la universidad ocupa posiciones líderes en los rankings de instituciones técnicas de Rusia. En 2025, la PNIPU sigue ampliando sus líneas de investigación, incorporando tecnologías avanzadas tanto al proceso educativo como a la industria.
