Cuando las ranas arborícolas japonesas machos cantan al mismo tiempo, las hembras no pueden diferenciar entre ellas para elegir la mejor. Por lo tanto, los posibles pretendientes se han puesto de acuerdo y cantan uno a uno. Esta desincronización lírica natural hainspiró el desarrollo de algoritmos computacionales que se pueden utilizar para diseñar sistemas inalámbricos y analizar redes sociales como Facebook o Twitter.
Ahora es cada vez más habitual que los especialistas en el sector de la informática recurran a la naturaleza cuando intentan resolver problemas de optimización. Las colonias de hormigas y el sistema nervioso de la mosca de la fruta han inspirado el desarrollo de algoritmos robustos que, al igual que los sistemas en la naturaleza, puedenadaptarse bien a las circunstancias y a los posibles problemas.
Investigadores de la Universidad del País Vasco UPV / EHU y de la Universidad Politécnica de Cataluña UPC han puesto ahora su atención en un anfibio para idear nuevos algoritmos computacionales: la rana arborícola japonesa Hyla japonica .
Los machos de esta especie cantan para atraer a sus contrapartes femeninas, que pueden identificar la fuente de la llamada y señalar la ubicación del posible pretendiente. El problema surge cuando dos o más machos están demasiado juntos y cantan aal mismo tiempo. Si esto sucede, las hembras se confunden y no pueden saber de dónde vienen las llamadas.
Por esta razón, los machos han tenido que aprender a desincronizar sus cantos, es decir, no cantan al mismo tiempo. Esto permite a las hembras diferenciar entre ellos y así elegir al más talentoso ". Este proceso esun gran ejemplo de autoorganización en la naturaleza, que nos ha permitido desarrollar algoritmos bioinspirados ”, explica Christian Blum, Catedrático Ikerbasque de la UPV / EHU.
El equipo ha utilizado esta herramienta matemática para resolver problemas informáticos asociados con los gráficos, un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan sus interrelaciones. Por ejemplo, las redes de metro o las amistades entre personas podrían representarse en gráficos.
Hace varios años, parcialmente los mismos investigadores utilizaban estos algoritmos para colorear gráficos, una técnica con posibles aplicaciones en el campo de las redes inalámbricas. Ahora, según un estudio publicado en la revista 'Swarm Intelligence', se han utilizado para detectaralgo llamado 'conjunto independiente de nodos', es decir, aquellos que no están conectados directamente dentro del gráfico ..
"Esto tiene una serie de aplicaciones vitales en las redes de comunicación, como en la formación de redes troncales inalámbricas", sugiere Blum, "pero también en redes sociales como Facebook y Twitter, ya que permite el análisis estructural y la detecciónde comunidades independientes dentro de estas redes. "
De esta manera, es posible rastrear a usuarios discretos o inactivos, detectar comunidades unidas que no interactúan con nadie más, descubrir personas populares o conocidas dentro de la red, o encontrar usuarios que estarían dispuestos aconectarse para mejorar las relaciones entre comunidades específicas. "Todos estos problemas se pueden traducir en problemas matemáticos, que luego se pueden resolver en un gráfico que representa la red", señala Blum.
Según los autores, los resultados de estos nuevos algoritmos "son excelentes, los mejores hasta ahora, y han hecho mucho más que otros algoritmos, como los inspirados en el sistema nervioso de la mosca Drosophila, pudieron lograr. "
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Materiales proporcionado por Plataforma SINC . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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