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14 de octubre 2015    /   CIENCIA
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Las ranas que ayudan a detectar problemas en Twitter o Facebook

14 de octubre 2015    /   CIENCIA     por          
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Es época de apareamiento. Los cantos incesantes de los machos no dejan lugar a dudas. La hembra de rana arborícola japonesa, o Hyla japonica para los amigos (científicos), debe decidirse por uno de sus cantarines pretendientes. Pero elegir al futuro padre de su prole resulta imposible ante tal jaleo. Solo si los machos se ponen de acuerdo para cantar de uno en uno podrá decantarse por el mejor vocalista y saber dónde se encuentra para ir en su busca. Y ellos así lo hacen. De ello depende la perpetuación de la especie.
Porque estos machos rana han aprendido a sincronizar sus cantos para que las hembras puedan localizarlos. «Este proceso es un buen ejemplo de autoorganización en la naturaleza, que nos ha servido para desarrollar los algoritmos bioinspirados», explica Christian Blum, profesor de la UPV/EHU a Agencia SINC.
El científico lidera el equipo que se ha basado en la desincronización de los cantos de los machos de Hyla japonica para desarrollar una herramienta matemática capaz de solucionar diversos problemas de computación. Algunos de ellos, relacionados con el entorno de los motores de búsqueda o las redes sociales.
«Entre sus aplicaciones, se podría, por ejemplo, localizar usuarios con poca participación o visibilidad, detectar comunidades muy cerradas que no interactúan con el resto, descubrir personajes populares y bien relacionados en la red o encontrar usuarios que convendría conectar para aumentar las relaciones entre determinadas comunidades».
Todo empezó hace tres años cuando Christian, entonces en la Universitat Politècnica de Catalunya, tomó como referencia a los cantos de la rana arborícola japonesa como inspiración para sus investigaciones. En aquel momento su meta era lograr un algoritmo que fuera capaz de «asignar colores a los grafos de manera distribuida».

Un grafo es un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan gráficamente sus relaciones como, por ejemplo, la red de metro o las relaciones de amistad entre las personas


Un grafo es un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan gráficamente sus relaciones (Agencia SINC pone a la red de metro o las relaciones de amistad entre las personas como ejemplo de sistemas que se pueden representar mediante grafos). Lo que buscaba Blum y el resto de científicos era encontrar la manera de pintar los nodos de una red con el menor número de colores posible y sin que hubiera dos nodos consecutivos del mismo color.
El sistema por el que los machos de rana desincronizan sus cantos resultaba ideal como punto de partida para su proyecto puesto que no existe un control central que organice esa desincronización. «Este tipo de coloración de grafos es la formalización de un problema que surge en muchos ámbitos del mundo real como en la optimización de las modernas redes inalámbricas, que no tienen un estructura predeterminada».
Ahora, con el estudio que ha dirigido en la UPV/EHU y que ha sido publicado en la revista Swarm Intelligence, Blume y el resto de su equipo se han inspirado en el canto de estas ranas para detectar los denominados ‘conjuntos independientes de nodos’, aquellos que no están enlazados directamente dentro del grafo.
«Esto tiene aplicaciones muy importantes en las redes de comunicación, por ejemplo, en las redes sociales como Facebook y Twitter, ya que permite analizar su estructura y detectar comunidades independientes dentro de ellas», vuelve a explicar el científico.
Los autores del estudio aseguran que los algoritmos conseguidos a raíz del canto de la rana arborícola japonesa «son excelentes» y han superado los resultados obtenidos por otros, entre ellos los inspirados en el sistema nervioso de la mosca Drosophila.
Porque sí, lo de recurrir a la naturaleza para encontrar modelos en los que basar algoritmos matemáticos es algo habitual.«Los matemáticos o informáticos no buscamos directamente en la naturaleza. Esto es un paso previo que realizan los biólogos, que son los que identifican comportamientos interesantes en las colonias de hormigas, abejas, termitas, ranas, etc., e intentan entender el comportamiento y describirlo mediante un modelo matemático», nos explica Christian,
Ese modelo, después, es el que los investigadores como él estudian para considerar la posibilidad de desarrollo de algoritmos bioinspirados «con el fin de resolver algún problema técnico de forma mas rápida y mas eficiente de lo que se podría lograr con los algoritmos clásicos existentes».

Es época de apareamiento. Los cantos incesantes de los machos no dejan lugar a dudas. La hembra de rana arborícola japonesa, o Hyla japonica para los amigos (científicos), debe decidirse por uno de sus cantarines pretendientes. Pero elegir al futuro padre de su prole resulta imposible ante tal jaleo. Solo si los machos se ponen de acuerdo para cantar de uno en uno podrá decantarse por el mejor vocalista y saber dónde se encuentra para ir en su busca. Y ellos así lo hacen. De ello depende la perpetuación de la especie.
Porque estos machos rana han aprendido a sincronizar sus cantos para que las hembras puedan localizarlos. «Este proceso es un buen ejemplo de autoorganización en la naturaleza, que nos ha servido para desarrollar los algoritmos bioinspirados», explica Christian Blum, profesor de la UPV/EHU a Agencia SINC.
El científico lidera el equipo que se ha basado en la desincronización de los cantos de los machos de Hyla japonica para desarrollar una herramienta matemática capaz de solucionar diversos problemas de computación. Algunos de ellos, relacionados con el entorno de los motores de búsqueda o las redes sociales.
«Entre sus aplicaciones, se podría, por ejemplo, localizar usuarios con poca participación o visibilidad, detectar comunidades muy cerradas que no interactúan con el resto, descubrir personajes populares y bien relacionados en la red o encontrar usuarios que convendría conectar para aumentar las relaciones entre determinadas comunidades».
Todo empezó hace tres años cuando Christian, entonces en la Universitat Politècnica de Catalunya, tomó como referencia a los cantos de la rana arborícola japonesa como inspiración para sus investigaciones. En aquel momento su meta era lograr un algoritmo que fuera capaz de «asignar colores a los grafos de manera distribuida».

Un grafo es un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan gráficamente sus relaciones como, por ejemplo, la red de metro o las relaciones de amistad entre las personas


Un grafo es un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan gráficamente sus relaciones (Agencia SINC pone a la red de metro o las relaciones de amistad entre las personas como ejemplo de sistemas que se pueden representar mediante grafos). Lo que buscaba Blum y el resto de científicos era encontrar la manera de pintar los nodos de una red con el menor número de colores posible y sin que hubiera dos nodos consecutivos del mismo color.
El sistema por el que los machos de rana desincronizan sus cantos resultaba ideal como punto de partida para su proyecto puesto que no existe un control central que organice esa desincronización. «Este tipo de coloración de grafos es la formalización de un problema que surge en muchos ámbitos del mundo real como en la optimización de las modernas redes inalámbricas, que no tienen un estructura predeterminada».
Ahora, con el estudio que ha dirigido en la UPV/EHU y que ha sido publicado en la revista Swarm Intelligence, Blume y el resto de su equipo se han inspirado en el canto de estas ranas para detectar los denominados ‘conjuntos independientes de nodos’, aquellos que no están enlazados directamente dentro del grafo.
«Esto tiene aplicaciones muy importantes en las redes de comunicación, por ejemplo, en las redes sociales como Facebook y Twitter, ya que permite analizar su estructura y detectar comunidades independientes dentro de ellas», vuelve a explicar el científico.
Los autores del estudio aseguran que los algoritmos conseguidos a raíz del canto de la rana arborícola japonesa «son excelentes» y han superado los resultados obtenidos por otros, entre ellos los inspirados en el sistema nervioso de la mosca Drosophila.
Porque sí, lo de recurrir a la naturaleza para encontrar modelos en los que basar algoritmos matemáticos es algo habitual.«Los matemáticos o informáticos no buscamos directamente en la naturaleza. Esto es un paso previo que realizan los biólogos, que son los que identifican comportamientos interesantes en las colonias de hormigas, abejas, termitas, ranas, etc., e intentan entender el comportamiento y describirlo mediante un modelo matemático», nos explica Christian,
Ese modelo, después, es el que los investigadores como él estudian para considerar la posibilidad de desarrollo de algoritmos bioinspirados «con el fin de resolver algún problema técnico de forma mas rápida y mas eficiente de lo que se podría lograr con los algoritmos clásicos existentes».

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