Durante un paseo por el campo, es fácil cruzarse con una escena que parece pura coreografía natural: una nube de abejas desplazándose en grupo, una hilera de hormigas formando un camino preciso hacia una fuente de alimento o un banco de peces girando al unísono sin previo aviso. Lo asombroso no es solo la coordinación, sino el hecho de que ningún individuo parece estar al mando. ¿Cómo logran estos animales actuar como si fueran un único cuerpo, una sola mente? ¿Qué mecanismos les permiten tomar decisiones en grupo, incluso sin tener una idea clara del conjunto?
El artículo “The Physics of Sensing and Decision-Making by Animal Groups”, publicado en la revista Annual Review of Biophysics por Danielle L. Chase y Orit Peleg, ofrece respuestas claras y sorprendentes a estas preguntas. Las autoras proponen una aproximación física para entender cómo los animales, al vivir en grupos, perciben su entorno y toman decisiones colectivas. Mediante modelos inspirados en sistemas físicos —como redes de partículas, materia blanda o dinámica de fluidos—, explican cómo las decisiones emergen a partir de interacciones locales, sin necesidad de control centralizado. El resultado es una visión poderosa y elegante: la física como herramienta para comprender la inteligencia colectiva.
Decisiones compartidas sin necesidad de líderes
En la naturaleza, la toma de decisiones puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Las abejas, por ejemplo, deben decidir cuándo abandonar su colmena y hacia dónde trasladarse. Durante el proceso de enjambrazón, miles de abejas siguen a su reina para fundar una nueva colonia. En ese momento crucial, un grupo de exploradoras —las abejas scout— sale en busca de posibles lugares para anidar. Lo interesante es cómo se toma la decisión final: a través de un proceso distribuido en el que la información se comparte y se filtra mediante señales sociales.
El artículo explica este fenómeno con un modelo conocido como de “excitación e inhibición”. Cada abeja puede comprometerse con una opción, reclutar a otras mediante la danza del meneo, y también inhibir la opción contraria emitiendo una señal de parada. Como explican las autoras, “estas dinámicas motivan modelos de excitación-inhibición para el proceso de toma de decisiones”. Gracias a esta dinámica de refuerzo y freno, la colonia logra evitar bloqueos, incluso cuando las opciones son idénticas. Si el nivel de señal de parada es bajo, el sistema se atasca; si es suficientemente alto, se rompe la simetría y se alcanza el consenso. Lo fascinante es que el modelo reproduce con precisión el comportamiento observado en la naturaleza, donde las decisiones se toman de forma eficaz incluso sin una visión global del problema.
Umbrales que se adaptan al tamaño del grupo
Otro ejemplo que analiza el estudio son las colonias de hormigas clonales Ooceraea biroi, en las que la respuesta ante un aumento de temperatura no depende únicamente del entorno, sino también del número de individuos presentes. A diferencia de las abejas, aquí el umbral de activación colectiva cambia con el tamaño del grupo. Como señalan las autoras, “el umbral para la respuesta colectiva aumenta en las colonias más grandes”. Es decir, a más hormigas, mayor es la temperatura necesaria para que el grupo entero decida evacuar su nido.
Este fenómeno puede describirse también mediante modelos de activación e inhibición, pero ajustados al contexto de la colonia. Las primeras hormigas que detectan el calor actúan, y su acción genera una respuesta en cadena, siempre que se supere un umbral inicial. Lo notable es que este umbral no es fijo: se adapta al tamaño del grupo. Este hallazgo es importante porque revela que las respuestas colectivas no son simplemente la suma de reacciones individuales, sino que emergen de la interacción entre ellas. Lo que el grupo “siente” no es solo una media, sino una propiedad emergente que depende de su organización.
El papel del espacio: moverse sin chocar
No todos los grupos animales funcionan a través del contacto físico. En ambientes abiertos, como los océanos o los cielos, los animales deben coordinarse visualmente, acústicamente o mediante campos de olor. Es aquí donde los modelos espacio-temporales cobran protagonismo. Uno de los más utilizados es el modelo de Vicsek, desarrollado originalmente para partículas físicas que se alinean con sus vecinas. Aplicado a peces, pájaros o insectos, este modelo ha demostrado ser eficaz para describir comportamientos de alineación, formación de flotas o migraciones sincronizadas.
En el modelo de Vicsek, cada individuo ajusta su dirección según la de sus vecinos más cercanos. No hay un líder ni un destino predefinido, pero aun así emergen patrones ordenados. Las autoras explican que “el movimiento colectivo recuerda a los comportamientos observados en sistemas biológicos, desde la escala subcelular hasta la de organismos completos”. El grupo funciona como una red distribuida, donde la coherencia surge de reglas simples aplicadas localmente. A partir de ciertos umbrales de densidad y ruido, el sistema transita de un estado desordenado a uno ordenado, como sucede en las fases de la materia. Este enfoque permite describir de forma matemática cómo y cuándo se produce la coordinación grupal.
De cuerpos individuales a materiales colectivos
En sistemas más densos, como enjambres de abejas colgando de una rama o balsas de hormigas flotando en el agua, las interacciones físicas entre los cuerpos se vuelven decisivas. No solo hay señales químicas o visuales: también existen fuerzas mecánicas, como la compresión, el arrastre o la cohesión superficial. Las autoras estudian estos fenómenos desde la física de la materia blanda, un campo que analiza materiales como geles, espumas o líquidos densos.
Un caso destacado es el de las abejas que modifican la forma de su enjambre ante perturbaciones externas, como el viento. Según los experimentos descritos, cuando se aplica una oscilación horizontal, la estructura se aplana para aumentar la estabilidad. “El enjambre se aplana cuando se aplica la perturbación”, indican las autoras. Esta adaptación no está dirigida desde un centro, sino que cada abeja responde al estrés mecánico local y se desplaza en consecuencia. El enjambre, en conjunto, se comporta como un material elástico vivo, capaz de redistribuir tensiones para evitar el colapso.
Más allá de la biología: inspiración para nuevas tecnologías
Los modelos desarrollados en este artículo no solo explican fenómenos naturales. También abren la puerta a aplicaciones tecnológicas. La forma en que las hormigas encuentran el camino más corto hacia la comida ha inspirado algoritmos de optimización usados en redes informáticas. La manera en que los peces siguen gradientes de luz sin necesidad de sensores avanzados puede aplicarse a robots que navegan en entornos inciertos. Y las estructuras autoensambladas de hormigas o gusanos sugieren nuevas formas de diseñar materiales blandos inteligentes que se reconfiguren según el entorno.
La física, en este contexto, actúa como un lenguaje común que permite traducir comportamientos biológicos complejos en reglas matemáticas comprensibles. Esto no significa simplificar en exceso, sino encontrar las regularidades que subyacen a la diversidad de especies y situaciones. Como subrayan las autoras, “los modelos basados en la física pueden ofrecer un marco cohesivo para comprender la compleja percepción y toma de decisiones de los grupos animales”. Este marco no solo permite describir lo que observamos, sino también predecir comportamientos futuros y diseñar experimentos más precisos.
La inteligencia del grupo como sistema físico
Comprender cómo los animales toman decisiones colectivas sin un líder, sin jerarquía y sin lenguaje nos obliga a repensar nuestras ideas sobre la inteligencia. Lejos de requerir cerebros complejos, la inteligencia colectiva puede surgir de mecanismos simples, siempre que haya interacción, retroalimentación y sensibilidad al entorno. En este sentido, un enjambre puede ser tan eficaz como un sistema nervioso. Y la física, una vez más, demuestra que sirve tanto para estudiar estrellas como para entender colmenas.
Referencias
Cortesía de Muy Interesante
Dejanos un comentario: