Comprender el comportamiento de las moscas de la fruta podría ser el siguiente paso hacia los vehículos autónomos

Con más del 70% de los encuestados en el estudio anual de conducción autónoma de la AAA que informaron que tendrían miedo de conducir un automóvil completamente autónomo, los fabricantes como Tesla pueden volver a la mesa de dibujo antes de introducir sistemas de conducción autónoma completamente autónomos. Pero una nueva investigación de la Universidad Northwestern muestra que sería mejor poner moscas de la fruta al volante en lugar de robots.

Drosophila ha sido un tema de ciencia desde que los humanos han estado experimentando en laboratorios. Pero dado su tamaño, es fácil preguntarse qué se puede aprender observándolos. Investigación publicada en la revista hoy Comunicaciones de la naturaleza Muestra moscas de la fruta utilizan la toma de decisiones, el aprendizaje y la memoria para realizar funciones simples como la disipación del calor. Los científicos utilizan este conocimiento para cuestionar la forma en que pensamos acerca de los automóviles autónomos.

“El descubrimiento de que las moscas utilizan la toma de decisiones, el aprendizaje y la memoria flexibles en una tarea de navegación tan simple es nuevo y sorprendente”, dijo Marco Gallio, autor correspondiente del estudio. “Esto puede obligarnos a repensar lo que tenemos que hacer para programar vehículos autopropulsados ​​seguros y flexibles”.

Según Gallio, profesor asociado de neurobiología en la Facultad de Artes y Ciencias de Weinberg, las preguntas que subyacen a este estudio son similares a las de los molestos ingenieros que construyen autos que funcionan por su cuenta. ¿Cómo maneja una mosca de la fruta (o un automóvil) las novedades? ¿Cómo construir un automóvil que se adapte de manera flexible a las nuevas condiciones?

Este descubrimiento revela las funciones cerebrales de las plagas domésticas que generalmente se asocian con cerebros más complejos, como los cerebros de ratones y humanos.

“A menudo se piensa que el comportamiento de los animales, especialmente de los insectos, es en gran parte fijo e interconectado, como máquinas”, dijo Gallio. “A la mayoría de las personas les resulta difícil imaginar que animales tan diferentes a nosotros como las moscas de la fruta puedan tener funciones cerebrales complejas, como la capacidad de aprender, recordar y tomar decisiones”.

Para investigar cómo las moscas de la fruta escapan del calor, el laboratorio de Gallio construyó una pequeña cámara de plástico con cuatro placas en el piso, cuya temperatura podría controlarse de forma independiente y encerrar las moscas en su interior. Luego utilizaron videos de alta definición para mapear la reacción de la mosca cuando encontró el límite entre una placa cálida y fría. Descubrieron que las moscas son extremadamente buenas para tratar los límites del calor como barreras invisibles para evitar el dolor o el daño.

Utilizando medidas reales, el equipo creó un modelo 3D para estimar la temperatura exacta de cada parte del cuerpo de una pequeña mosca durante el curso del experimento. En otros ensayos, abrieron una ventana en la cabeza de la mosca y registraron la actividad cerebral en las neuronas que procesan las señales de temperatura externas.

Miguel Simões, investigador de doctorado en el laboratorio de Gallio y coautor del estudio, dijo que las moscas pueden determinar con notable precisión si el mejor camino hacia la seguridad térmica es hacia la izquierda o hacia la derecha. Simões, al trazar un mapa de la dirección de escape, dijo que las moscas “casi siempre” corren hacia la izquierda cuando se acercan por la derecha, “como una pelota de tenis que rebota en una pared”.

“Cuando las moscas encuentran calor, tienen que tomar una decisión rápidamente”, dijo Simões. “¿Es seguro continuar o debería retroceder? La decisión depende mucho de lo peligrosa que sea la temperatura del otro lado “.

Observar la respuesta simple recordó a los científicos uno de los conceptos clásicos de la robótica temprana.

“En su famoso libro, el cibernético Valentino Braitenberg imaginó modelos simples hechos de sensores y motores que podrían acercarse a replicar el comportamiento de los animales”, dijo Josh Levy, graduado de matemáticas aplicadas y miembro del laboratorio de Gallio y profesor de matemáticas aplicadas William Kath. “Los vehículos son una combinación de cables rectos, pero el comportamiento resultante parece complejo e incluso inteligente”.

Braitenberg argumentó que muchos comportamientos animales podrían explicarse por los mismos principios. ¿Pero eso significa que el comportamiento de las moscas es tan predecible como uno de los robots imaginarios de Braitenberg?

El equipo de Northwestern construyó el vehículo utilizando una simulación por computadora del comportamiento de las moscas con el mismo cableado y algoritmo que el modelo de Braitenberg. vehículo para ver cómo exactamente pueden recrear el comportamiento de los animales. Después de simular carreras de modelos, el equipo llevó a cabo una especie de proceso de selección natural, seleccionando los coches que se comportaban mejor y modificándolos ligeramente antes de recombinarlos con otros vehículos de alto rendimiento. Levy ha evolucionado durante más de 500 generaciones en el clúster de computación NU masivo, construyendo los autos que finalmente esperaban fabricar, además de volar para escapar del calor virtual.

Esta simulación mostró que los vehículos “cableados” eventualmente evolucionaron para funcionar casi tan bien como volar. Pero mientras que las moscas reales mejoraron su desempeño con el tiempo y aprendieron a adoptar mejores estrategias para ser más eficientes, los vehículos siguen siendo “estúpidos” e inflexibles. Los científicos también encontraron que incluso cuando las moscas realizaban la simple tarea de escapar del calor, todavía vuelan. comportamiento sigue siendo algo impredecible, dejando espacio para decisiones individuales. Finalmente, los investigadores observaron que mientras las moscas que carecen de antena se adaptan y desarrollan nuevas estrategias para escapar del calor, los vehículos “averiados” son incapaces de afrontar la nueva situación de la misma forma y giran hacia la pieza faltante, cayendo finalmente en la trampa. gira como un perro persiguiendo una cola.

Gallio dijo que la idea de que la navegación simple contenía tanta complejidad estaba impulsando el trabajo futuro en el campo.