Las abejas son sorprendentemente buenas a la hora de tomar decisiones

El modelado por computadora explica una faceta clave de las habilidades de toma de decisiones de las abejas, algo que solo se había visto anteriormente en humanos y otros primates.

El siguiente ensayo se reimprime con autorización de The Conversation, una publicación en línea que cubre las últimas investigaciones.

La vida de una abeja melífera depende de que recolecte con éxito el néctar de las flores para producir miel. Decidir qué flor tiene más probabilidades de ofrecer néctar es increíblemente difícil.

Hacerlo bien exige sopesar correctamente las señales sutiles sobre el tipo de flor, su edad y su historia: los mejores indicadores de que una flor puede contener una pequeña gota de néctar. Hacerlo mal es, en el mejor de los casos, una pérdida de tiempo y, en el peor, significa exponerse a un depredador letal escondido entre las flores.

En una nueva investigación publicada hoy en eLife, nuestro equipo informa cómo las abejas toman estas decisiones complejas.

Retamos a las abejas con un campo de flores artificiales hechas con discos de cartulina de colores, cada uno de los cuales ofrecía una pequeña gota de jarabe de azúcar. Las “flores” de diferentes colores variaban en su probabilidad de ofrecer azúcar, y también diferían en qué tan bien las abejas podían juzgar si la flor falsa ofrecía o no una recompensa.

Pusimos pequeñas e inofensivas marcas de pintura en la parte posterior de cada abeja y filmamos cada visita que una abeja hacía al conjunto de flores. Luego utilizamos visión por computadora y aprendizaje automático para extraer automáticamente la posición y la trayectoria de vuelo de la abeja. A partir de esta información, pudimos evaluar y cronometrar con precisión cada decisión que tomaron las abejas.

Descubrimos que las abejas aprendieron muy rápidamente a identificar las flores más gratificantes. Rápidamente evaluaron si aceptar o rechazar una flor, pero, sorprendentemente, sus elecciones correctas fueron en promedio más rápidas (0,6 segundos) que sus elecciones incorrectas (1,2 segundos).

Esto es lo contrario de lo que esperábamos.

Generalmente en los animales –e incluso en los sistemas artificiales– una decisión acertada lleva más tiempo que una decisión inexacta. A esto se le llama equilibrio entre velocidad y precisión.

Esta compensación ocurre porque determinar si una decisión es correcta o incorrecta generalmente depende de cuánta evidencia tengamos para tomar esa decisión. Más evidencia significa que podemos tomar una decisión más precisa, pero reunir evidencia lleva tiempo. Por lo tanto, las decisiones precisas suelen ser lentas y las decisiones inexactas, más rápidas.

El equilibrio entre velocidad y precisión ocurre tan a menudo en ingeniería, psicología y biología que casi se podría llamarlo una "ley de la psicofísica". Y, sin embargo, las abejas parecían estar infringiendo esta ley.

Los únicos animales que se sabe que superan el equilibrio entre velocidad y precisión son los humanos y los primates.

¿Cómo puede entonces una abeja, con su diminuto pero extraordinario cerebro, desempeñarse a la par de los primates?

Para desmenuzar esta cuestión recurrimos a un modelo computacional, preguntándonos qué propiedades necesitaría tener un sistema para superar el equilibrio entre velocidad y precisión.

Construimos redes neuronales artificiales capaces de procesar información sensorial, aprender y tomar decisiones. Comparamos el rendimiento de estos sistemas de decisión artificiales con el de las abejas reales. A partir de esto pudimos identificar lo que tenía que tener un sistema para superar el compromiso.

La respuesta radica en dar a las respuestas de “aceptación” y “rechazo” diferentes umbrales de evidencia con plazos determinados. Esto es lo que eso significa: las abejas sólo aceptaban una flor si, de un vistazo, estaban seguras de que era gratificante. Si tenían alguna duda, la rechazaron.

Esta era una estrategia de aversión al riesgo y significaba que las abejas podrían haber perdido algunas flores gratificantes, pero logró centrar sus esfuerzos sólo en las flores con mayores posibilidades y mejores evidencias de proporcionarles azúcar.

Nuestro modelo informático de cómo las abejas tomaban decisiones rápidas y precisas se correspondía bien tanto con su comportamiento como con las vías conocidas del cerebro de las abejas.

Nuestro modelo es plausible sobre cómo las abejas toman decisiones tan efectivas y rápidas. Es más, nos proporciona un modelo sobre cómo podríamos construir sistemas (como robots autónomos para exploración o minería) con estas características.

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.

Andrés Barrónes profesor en la Universidad Macquarie.

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