Biomimética: Biología artificial

Francisco Vico

Desde un punto de vista ingenieril, cualquier ser vivo puede considerarse como un dispositivo especializado en sobrevivir y reproducirse. Tres mil millones de años de evolución biológica y un laboratorio de 500 millones de kilómetros cuadrados han dado lugar a especies dotadas de mecanismos altamente complejos. A fin de cuentas, según la teoría del gen egoísta los seres vivos no son otra cosa que portadores de patrones de información genética, que se transmite a través de las generaciones para alcanzar un grado de perfeccionamiento cada vez mayor. El egoísmo de los genes fuerza a los portadores a especializarse en su beneficio. Estos mecanismos tan perfeccionados también han servido de inspiración al ser humano para el diseño de sus máquinas: autómatas mecánicos, los primeros intentos de artefactos voladores, sistemas de navegación o los más modernos métodos de visión artificial son algunos ejemplos de las importaciones que se han hecho de la tecnología biológica.

Aunque en un principio se trataba de modelos mecánicos, la aparición del ordenador ha dado alas a la simulación de los seres vivos. En la actualidad, pequeños componentes de silicio emulan en cualquier parte del mundo el funcionamiento de la corteza visual del gato, la respuesta del sistema inmune o el comportamiento de una colonia de hormigas. Sin embargo, éste no fue el camino tomado desde un principio. Por su naturaleza computacional, la informática miró al cerebro humano antes que a cualquier otro producto biológico. La inteligencia artificial fue un campo que se desarrolló extraordinariamente en la década de los 80, sobre todo a raíz del intento japonés de crear los ordenadores de quinta generación. Hoy en día se acepta que el enfoque era demasiado ambicioso y poco a poco han ido abriéndose paso nuevas tendencias que pretenden atacar el problema desde abajo. El diseño de sistemas biológicos avanza actualmente por caminos muy diversos, de los que a continuación exponemos algunos ejemplos:

• Las redes neuronales artificiales se basan en un modelo matemático del funcionamiento de la neurona y de la conexión de estas neuronas en redes con capacidad de procesar la información de maneras muy distintas. Aunque hasta el momento se han desarrollado interesantes paradigmas que realizan procesos de categorización o condicionamiento, queda aún lejos la simulación de grupos de millones de neuronas capaces de percibir el entorno y reaccionar ante él como lo haría, por ejemplo, un ratón de campo.

• Los algoritmos genéticos son un método de optimización inspirado en la evolución biológica. Utilizando técnicas de mutación y cruzamiento como las que tienen lugar a nivel molecular en los seres vivos, estos algoritmos pueden afinar el diseño de un avión, encontrar el mejor itinerario para un viajero o incluso mejorar el funcionamiento de una red neuronal.

• La vida artificial aglutina a un conjunto de técnicas utilizadas por seres vivos simples para resolver problemas. En el caso de un único agente, los comportamientos reactivos (o instintivos) son suficientes para que un robot pueda navegar por su entorno o escapar de callejones sin salida, pero es el enfoque multiagente el que más riqueza aporta a esta disciplina: grupos de individuos comunicados apilando piezas o encontrando trayectorias óptimas. Es el mundo de los comportamientos emergentes (fenómenos que aparecen de lo colectivo y que no pueden predecirse a partir del comportamiento de un único agente). No obstante, la vida artificial es un campo especialmente interesante para un biólogo porque no se limita a imitar la vida tal y como es, sino que estudia también la vida como podría ser, es decir, aquellos fenómenos que no conocemos en la biología, pero que podrían haber surgido.

• La visión activa es una técnica que integra visión artificial y comportamientos reactivos. El primer componente viene dado por la visión foveal, que es una evolución natural de las técnicas clásicas de visión artificial. Los algoritmos utilizados por éstas han estado siempre muy influenciados por el modo en que los seres vivos procesan la estimulación visual, pero por comodidad siempre se trabaja con una imagen de resolución uniforme. El enfoque foveal propone la utilización de una topología más biológica, con una alta concentración de sensores en el centro de la imagen que va decreciendo hacia la periferia (esta es la forma en que se organiza la retina de la mayoría de los organismos superiores). Este tipo de organización obliga al uso de mecanismos atencionales que vienen determinados por los comportamientos que el agente presenta ante el medio.

Existen otras muchas disciplinas dedicadas a imitar lo biológico, que se enmarcan dentro del término biomimética, y que en el futuro pueden tener importancia, no sólo por sus aportaciones al terreno ingenieril, sino también por su valor explicativo del fenómeno biológico. Y esto es algo de gran relevancia, ya que en la actualidad el ordenador está pasando de ser una herramienta de comprobación a un método de validación.

Como puede verse, la biocomputación empieza a ocupar un lugar en el campo de la ingeniería y da origen a dispositivos físicos y métodos computacionales que pueden competir con las técnicas tradicionales y, frecuentemente, mejorarlas. Si es cierta la teoría de que las máquinas son la especie sucesora del ser humano, al menos, puede que éstas tengan un aspecto marcadamente biológico.


Francisco Vico es Profesor Asociado en la Facultad de Informática.

http://www.encuentros.uma.es/encuentros31/biomimetica.html