Skip to main content
European Commission logo
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

Distributed Algorithms for Optimal Decision-Making

Article Category

Article available in the following languages:

Cómo las abejas melíferas pueden ayudar a los robots de enjambre, y a nosotros, a tomar mejores decisiones

Una nueva investigación ha descubierto que las reglas subyacentes a la toma de decisiones se mantienen entre los individuos, los grupos y los superorganismos como los enjambres de insectos.

Investigación fundamental icon Investigación fundamental

Para funcionar de manera eficaz, los enjambres de robots automatizados deben compartir información entre ellos y tomar una decisión sobre qué hacer. El proyecto DiODe, financiado con fondos europeos, se propuso descubrir las verdades universales sobre la arquitectura de este proceso deliberativo. «Nuestro objetivo era descubrir cómo pueden los grupos tomar decisiones de la mejor manera posible», afirma James Marshall. coordinador del proyecto y catedrático de Biología Teórica y Computacional en la Universidad de Sheffield. En sus investigaciones, su equipo recurrió a la neurociencia, la teoría de la decisión, las matemáticas, las ciencias políticas y la psicología. «La motivación de este enfoque es que muchos robots de enjambre trabajan con heurísticas "ad hoc", utilizando pequeños trucos», explica. «Para que los robots de enjambre se conviertan en una tecnología respetable que valga la pena implementar, necesitamos analizar más cómo se comportará el grupo».

La percepción de cuórum

Un resultado importante fue identificar qué umbral de votación debería usarse para tomar una decisión. «En las ciencias políticas, con frecuencia, se asume que se debe utilizar un umbral de mayoría simple, y el teorema del jurado de Condorcet establece que, cuantos más miembros tenga el grupo, mejores decisiones obtendrá», agrega Marshall. «Hemos demostrado que existen más matices». Inspirados en la teoría de la detección de señales, Marshall y su equipo demostraron que las decisiones aparentemente binarias, como un enjambre de abejas que deciden si una ubicación es un buen sitio de anidación o no, son más complejas, ya que conllevan el riesgo de resultados falsos negativos y falsos positivos. «Cuando consideramos este matiz, los niveles óptimos de cuórum necesarios en un grupo cambian, y pueden ser supermayoría o submayoría dependiendo de elementos como los costes relativos de los diferentes tipos de error», señala. Marshall explica que, en la naturaleza, las decisiones se basan típicamente en la percepción de cuórum en lugar de en una supermayoría, lo que desencadena una decisión cuando se alcanza un cierto umbral. «Encontramos una estructura matemática hermosa en este espacio. Fue el momento matemático más estético de mi carrera», añade. Otra distinción que señala Marshall es que, si bien las democracias humanas tienden a votar en un acto decisivo, en la naturaleza las decisiones se forman de manera más gradual, con la información nueva que se agrega constantemente. «En un enjambre, no existe un voto único, sino un proceso continuo en el que las abejas influyen entre sí durante la votación, y las mismas abejas inhibirán a las competidoras».

La sabiduría de la multitud

El equipo de Marshall llevó a cabo una investigación adicional con el objetivo de identificar la forma óptima de equilibrar el tiempo que lleva tomar una decisión con el valor que surge de esa decisión, dos factores críticos para el funcionamiento eficiente de los robots drones. El proyecto recibió el apoyo del Consejo Europeo de Investigación. Marshall explica: «Esto me permitió formar un equipo a largo plazo que adquirió conocimientos especializados. Fue una oportunidad para concentrarse en estos temas durante el tiempo suficiente para lograr un progreso coherente». Los hallazgos del grupo ahora están disponibles en un portal web, para que otros investigadores puedan probar las ideas en organismos modelo. También se incorporarán a una empresa derivada encabezada por Marshall, Opteran Technologies, que tiene como objetivo codificar cerebros similares a los de los animales en silicio para máquinas automatizadas.

Palabras clave

DiODe, decisión, automatizado, distribuido, Condorcet, jurado, democracias, enjambre, matemático

Descubra otros artículos del mismo campo de aplicación