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| Una hormiga del desierto. Crédito: urbazon/iStock |
Uno de los escenarios de seguimiento más difíciles para la visión por ordenador es cuantificar el comportamiento de pequeños animales que recorren grandes distancias en entornos complicados. En situaciones caóticas y dinámicas, hay que localizar objetos pequeños y poco contrastados en primer plano, y en muchas grabaciones largas hay que corregir el movimiento y la deriva de la cámara en las trayectorias.
Una colaboración internacional de investigación en la que participa la Universidad de Sheffield ha desarrollado una nueva tecnología de seguimiento denominada CATER que ofrece nuevos conocimientos sobre cómo las hormigas del desierto navegan por sus complejos mundos. Esta tecnología utiliza la visión por ordenador y la inteligencia artificial para seguir a las hormigas del desierto a lo largo de toda su vida.
Combina un mecanismo de detección probabilística no supervisada con un proceso de reconstrucción del entorno optimizado globalmente que permite cuantificar con precisión el comportamiento en entornos naturales. La herramienta documenta el recorrido de una hormiga desde que abandona el nido hasta que encuentra un lugar donde alimentarse y regresa a su colonia.
El sistema detecta incluso objetos diminutos difíciles de ver a simple vista y es resistente al desorden del fondo, los obstáculos y las sombras, lo que le permite funcionar en el hábitat natural del animal donde otros sistemas fallan.
Las hormigas aprenden muy deprisa y memorizan su camino de vuelta a casa tras un solo viaje, según los datos obtenidos. Sin embargo, curiosamente, sus trayectorias hacia el exterior cambiaron a lo largo del tiempo, indicando diversos métodos de exploración frente a los de explotación. La gran precisión de los datos también reveló una actividad rítmica invisible bajo la superficie, que podría ayudar a explicar cómo las hormigas crean intrincados patrones de búsqueda según las circunstancias.
Muchos grupos de investigación de todo el mundo ya están utilizando el nuevo software. Es perfecto para iniciativas de ciencia ciudadana porque funciona con varias especies de animales y utiliza tomas de vídeo con cámaras comunes. La información precisa adquirida es esencial para comprender cómo los cerebros permiten a los animales navegar por su intrincado entorno y podría servir de inspiración para una nueva raza de robots bioinspirados.
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| Crédito: Universidad de Sheffield |
El Dr. Michael Mangan, profesor titular de Aprendizaje Automático y Robótica en la Universidad de Sheffield, declaró: "Capturamos estos datos durante una excursión de verano, pero hemos tardado 10 años en construir un sistema capaz de extraer los datos, así que se podría decir que ha sido una década de trabajo".
"Siempre me ha fascinado cómo estos insectos pueden recorrer largas distancias -hasta 1 km- en paisajes tan prohibitivos donde las temperaturas superan los 50 grados centígrados".
"Hasta ahora, el seguimiento de las hormigas del desierto se realizaba a mano con lápiz y papel, lo que implica crear una cuadrícula en el suelo con cuerdas y estacas y vigilar su comportamiento dentro de la cuadrícula. Otro método utilizado es el Sistema de Posicionamiento Global Diferencial (GPS), pero el equipo es caro y de baja precisión."
"La falta de una forma barata y robusta de capturar rutas precisas de insectos en el campo ha provocado lagunas en nuestro conocimiento sobre el comportamiento de las hormigas del desierto. Concretamente sobre cómo aprenden rutas visuales, con qué rapidez lo hacen y qué estrategias emplean que podrían simplificar la tarea."
afirmó el Dr. Mangan: "Las hormigas del desierto son la inspiración ideal para los robots de próxima generación: navegan a largas distancias, a través de entornos difíciles, y no dependen de rastros de feromonas como otras hormigas, o GPS y 5G como los robots actuales".
"Esperamos que nuestra herramienta nos permita construir una imagen completa de cómo los insectos aprenden a pilotar a través de sus hábitats, aportando nuevos conocimientos científicos e informando a los ingenieros sobre cómo podrían construir sistemas artificiales con capacidades similares."
Fuentes, créditos y referencias: