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El mono araña se agrupa como computadoras colectivas

Fecha :
21 de julio de 2020
Fuente :
Instituto Santa Fe
Resumen :
Una nueva investigación muestra que los monos araña utilizan la computación colectiva para descubrir la mejor manera de encontrar comida.
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HISTORIA COMPLETA

Los monos araña salvajes que viven en un área protegida cerca de Punta Laguna, México, colectivamente encuentran buenas maneras de dividirse y conquistar el bosque. Estos monos viven en un tipo especial de sociedad llamada sociedad de "fusión de fisión". El grupose divide en pequeños equipos para encontrar alimentos, llamados "forrajeo" en el mundo de la ecología, pero no hay equipos de "maestros de gimnasia" o "niños populares", sino que los monos toman decisiones sobre cuánto tiempo permaneceren equipos de forrajeo y cuándo cambiar a otro. Resulta que el efecto colectivo de estas decisiones individuales es producir una variedad de tamaños de equipos de forrajeo. Y este rango funciona bien dado cuántos árboles en el bosque tienen fruta sabrosa lista para comer.los monos están calculando colectivamente buenos tamaños de equipo dada la disponibilidad de alimentos en el bosque.

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Los resultados se publican esta semana en la revista Fronteras en robótica e IA . Los investigadores, de la Universidad Nacional Autónoma de México UNAM y el Instituto Santa Fe, en Santa Fe, NM, informan que los monos hacen uso de la inteligencia de sus compañeros de grupo para informar sus propias decisiones.

"Al formar estos subgrupos, uniéndose y separándose constantemente, los monos araña desarrollan un conocimiento más completo de su entorno", dice el autor principal del estudio, Gabriel Ramos-Fernández de la UNAM, que estudia la comunicación animal, la complejidad social yredes "Parecen estar agrupando información sobre recursos, de modo que como grupo conocen su entorno mejor que cualquier individuo por sí solo".

Ramos-Fernández y su grupo registraron las interacciones de 47 monos durante cinco horas al día durante dos años. Dice que los monos, que están acostumbrados a ser observados por personas, generalmente formaron subgrupos de 2 a 17 animales, pero esos subgrupos generalmentepermanecieron juntos solo durante 1 a 2 horas. "Observamos quién estaba dónde y con quién, en cualquier momento", dice.

Para comprender cómo los monos calculan colectivamente los tamaños de los equipos, el equipo de Ramos-Fernández colaboró ​​con la profesora de SFI Jessica Flack y el presidente de SFI, David Krakauer. Flack lidera el Grupo de Computación Colectiva de SFI, y Krakauer es co-desarrollador de las ideas de computación colectiva con Flack.

Los investigadores utilizaron un enfoque llamado teoría de juego inductivo, desarrollado por Flack y Krakauer en colaboración con otro investigador de SFI, Simon DeDeo, para determinar qué reglas de decisión usan los monos araña al decidir quedarse o abandonar un equipo de búsqueda de alimento.En la teoría de juegos, los investigadores hacen suposiciones sobre las estrategias en juego. En contraste, la teoría de juegos inductivos pregunta qué estrategias están usando realmente los animales o células o neuronas, ¿qué vemos en los datos? La teoría de juegos inductivos comienza especificandoAvanzar en un espacio de reglas de decisión que los sujetos del estudio, aquí monos araña, podrían estar utilizando dada su sofisticación cognitiva y conductual e, idealmente, para lo cual ya hay algún apoyo empírico. Los investigadores buscan en los datos evidencia de estas estrategias y luegopregunte cómo se combinan las estrategias que usan los individuos para producir una estructura social.

"Este tipo de metodología es útil para estudiar la alimentación óptima porque no requiere suposiciones a priori sobre los beneficios y los costos", dice Ramos-Fernández. Los investigadores encontraron que las decisiones de los monos individuales de quedarse o abandonar un equipo de alimentación estaban influenciadas por la estanciay dejar las decisiones de otras personas en el equipo. Este resultado sugiere que los monos araña tienen en cuenta las opiniones de sus compañeros de grupo sobre el buen tamaño del equipo y utilizan esas opiniones para informar su propia toma de decisiones. Los efectos colectivos de estas decisiones produjeronuna variedad de tamaños de equipo que funcionó bien dada la disponibilidad de árboles fructíferos en el bosque de los monos. ¡Pero los investigadores también encontraron que la "inteligencia colectiva" de los monos araña tenía margen de mejora! Los tamaños de equipo que los monos calculados colectivamente no eran perfectoscoincidir con la disponibilidad de árboles frutales.

Un enfoque similar podría ayudar a los investigadores a comprender otros sistemas colectivos, incluidas las bandadas de aves, grupos de peces o mercados financieros. Las ideas de este estudio también refuerzan una idea en la literatura de inteligencia colectiva que en los sistemas descentralizados cuando partes o agentes individuales son imperfectosconocimiento o solo ventanas parciales en el mundo, la agrupación colectiva de conocimiento puede ser beneficiosa. Las preguntas para el trabajo futuro incluyen estudiar cómo los individuos combinan de manera óptima el conocimiento de los compañeros de grupo, dependiendo de qué tan diverso sea el grupo y cuán costoso sea cometer errores.

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Fuente de la historia :

Materiales proporcionado por Instituto Santa Fe . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.


Referencia del diario :

  1. Gabriel Ramos-Fernández, Sandra E. Smith Aguilar, David C. Krakauer, Jessica C. Flack. Computación colectiva en dinámica de fisión y fusión de animales . Fronteras en robótica e IA , 2020; 7 DOI: 10.3389 / frobt.2020.00090

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Instituto Santa Fe. "El mono araña se agrupa como computadoras colectivas". ScienceDaily. ScienceDaily, 21 de julio de 2020. .
Instituto Santa Fe. 2020, 21 de julio. El mono araña se agrupa como computadoras colectivas. ScienceDaily . Recuperado el 21 de julio de 2020 de www.science-things.com/releases/2020/07/200721160725.htm
Instituto Santa Fe. "El mono araña se agrupa como computadoras colectivas". ScienceDaily. Www.science-things.com/releases/2020/07/200721160725.htm consultado el 21 de julio de 2020.

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