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Ejemplos de danzas de las abejas que codifican distintas posiciones de fuentes de alimento

Energía

Una máquina aprende a traducir el mensaje que se oculta en los bailes de las abejas

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El suministro de alimentos depende de la polinización de estos insectos altamente amenazados. Comprender cómo se comunican y qué se están diciendo podría ser vital para salvaguardar la especie. Y esta máquina lo ha conseguido hacer con la misma precisión que los humanos

  • por Emerging Technology From The Arxiv | traducido por Maximiliano Corredor
  • 13 Septiembre, 2017

La sociedad moderna necesita un suministro seguro y fiable de alimentos. Este suministro es un sistema complejo que, a su vez, depende de innumerables sistemas, desde las prácticas agrícolas hasta las redes de distribución. Y se dedica mucho trabajo a garantizar la solidez de estos sistemas.

Pero en 2007, surgió una inesperada amenaza para el suministro de alimentos. Hasta el 70% de las colonias de abeja europea (Apis mellifera) presentes en América del Norte murieron de repente. Las abejas polinizan una amplia gama de plantas comestibles, y su desaparición podría reducir rápida y severamente la productividad de los alimentos. Los biólogos se han roto los cuernos intentando identificar las posibles causas, como los pesticidas llamados neonicotinoides, y una enfermedad desencadenada por el virus israelí de la parálisis aguda. Pero nadie tiene claro cómo proteger las colonias de abejas en el futuro.

Una cosa es cierta. Los biólogos necesitan mejores formas de estudiar estas criaturas y su proceso de polinización. Resulta que a las abejas se les da muy bien compartir los sitios en los que han estado. Su famosa danza codifica la dirección y la distancia de las fuentes de alimentos para que otras abejas también puedan aprovecharlas.

Uno de los grandes avances en el estudio del comportamiento animal fue la decodificación de esta danza en la década de 1920 por el biólogo alemán Karl von Frisch, y que le valió el Nobel. Pero este proceso de decodificación requiere que un ser humano mida la orientación y duración de la danza.

Aunque las técnicas de videograbado han ido facilitando la tarea, todavía requiere mucho tiempo y sólo se puede hacer a pequeña escala con un número reducido de abejas. Por lo tanto, los biólogos estarían encantados de tener un método automático para hacerlo. Y eso es justo lo que ha conseguido el investigador de la Universidad Libre de Berlín (Alemania) Tim Landgraf y sus colegas. El equipo ha desarrollado una red neuronal que puede decodificar automáticamente las danzas de las abejas. La investigación detalla: "Hemos desarrollado un sistema capaz de detectar, decodificar y mapear automáticamente las danzas de comunicación en tiempo real". Si funciona, su método podría revolucionar el estudio de la alimentación de las abejas.

El sistema de decodificación de la danza es en principio simple. Consiste en una cámara de vídeo que registra el movimiento de las abejas en un panal. Aunque esto pueda parecer un simple hervidero de movimientos al azar, en realidad engloban una considerable cantidad de orden.

Las danzas en sí mismas están altamente ordenadas. Una abeja de la miel comienza su danza moviendo su cuerpo de lado a lado a una frecuencia de cerca de 13 hercios mientras se mueve hacia delante en una línea recta. A esto le sigue una fase de retorno en la que la abeja vuelve a su punto de partida. La orientación de esta danza en relación al Sol codifica la dirección de la fuente de alimento mientras que la longitud indica la distancia.

El decodificador del equipo consiste en un sistema de visión artificial que primero analiza las imágenes en búusca de los cimbreos característicos de 13 hercios. Cuando los detecta, una red neuronal aísla a la abeja y su danza. Otros algoritmos calculan la orientación y duración de la danza y, finalmente, determinan la posición de la fuente de alimento.

En las pruebas con abejas entrenadas para visitar una fuente de alimento conocida a unos 300 metros de una colmena, Landgraf y coautores afirman que el sistema identificó con precisión la posición de la fuente del alimento más del 90% de las veces. Esta tasa es igual a la de los observadores humanos. Pero a diferencia de ellos, el sistema de visión artificial puede trabajar con grupos mucho más grandes de abejas en escalas de tiempo mucho más largas.

Landgraf y colaboradores planean hacer algunas mejoras a su sistema, como aumentar su precisión y su facilidad de uso, algo que no debería resultarles complicado. Más allá de eso, no es difícil ver cómo un sistema de este tipo podría ser desplegado a gran escala con un coste relativamente bajo. Esto permitirá a los biólogos estudiar el comportamiento de las abejas con mucho más detalle y a escalas mucho más grandes que nunca. Incluso podría ser factible para los agricultores ver en tiempo real como sus cultivos son polinizados y, por lo tanto, concentrar sus esfuerzos para ayudar cuando las cosas no van según lo planeado.

Eso podría ayudar a abordar los problemas de colapso de colonias de abejas a medida que sucedan y ayudar a salvaguardar los suministros de alimentos de los que todos dependemos.

Ref: arxiv.org/abs/1708.06590: Automatic Detection and Decoding of Honeybee Waggle Dances 

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