LOS MACHOS DESINCRONIZAN SU CANTO

LOS MACHOS DESINCRONIZAN SU CANTO

Científicos se fijan en el canto de una rana para crear algoritmos computacionales

La desincronización en el canto de los machos de una especie de rana, la arborícola japonesa, ha inspirado a un grupo de investigadorse de la Universidad de País Vasco y la Universidad Politécnica de Cataluña para crear nuevos algoritmos computacionales.

Rana arborícola japonesa
Rana arborícola japonesa | Agencias

Un grupo de investigadores de la Universidad de País Vasco y la Universidad Politécnica de Cataluña han desarrollado nuevos algoritmos computacionales a partir del canto que emiten los machos de una especie de rana, la aborícola japonesa.

Los ejemplares masculinos de esta especie emiten sus cantos para atraer a las hembras, que son capaces de reconocer el origen de la llamada y elegir al mejor macho. Sin embargo, el problema se crea cuando dos o más machos muy cercanos entre ellos emiten su canto al mismo tiempo, pues las hembras no pueden determinar de dónde proviene la llamada.

Por eso, los machos han aprendido a desincronizar su canto, es decir, a no cantar al mismo tiempo y permitir así que las hembras puedan diferenciarlos.

"Este proceso es un buen ejemplo de autoorganización en la naturaleza, que nos ha servido para desarrollar los algoritmos bioinspirados", explicaba Christian Blum, profesor de la Universidad de País Vasco.

El equipo ha utilizado esta herramienta matemática para solucionar problemas de computación relacionados con grafos, un conjunto de nodos unidos por enlaces que representan las relaciones entre ellos. Las relaciones de amistad entre personas se pueden representar mediante grafos.

El estudio, publicado en la revista 'Swarm Intelligence', revela que los investigadorse han utilizado estos algoritmos para detectar los grupos que no están enlazados directamente en el grafo, los llamados 'conjuntos independientes de nodos'.

"Esto tiene aplicaciones muy importantes en las redes de comunicación, por ejemplo, en la formación de redes troncales o backbones inalámbricas, pero también en el entorno de las redes sociales, como Facebook y Twitter, ya que permite analizar su estructura y detectar comunidades independientes dentro de ellas", afirmaba Blum.

Estos nuevos algoritmos permitirían detectar usuarios con poca actividad en las redes sociales, comunidades que no interactúan con el resto o usuarios que convendría conectar para aumentar las relaciones entre determinadas comunidades. "Todo este tipo de cuestiones se puede traducir en problemas matemáticos que se pueden resolver sobre el grafo que representa la red", apostillaba el profesor.

Los resultados de estos nuevos algoritmos "son excelentes y se han convertido en los mejores conocidos hasta ahora, superando sustancialmente lo conseguido por otros algoritmos, como los inspirados en el sistema nervioso de la mosca Drosophila", según los propios autores del estudio.

Agencias | Madrid | 07/10/2015

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