ENMAYÚSCULA, (SMITHSONIAN).- Los científicos construyeron un robot para ayudar a explicar cómo un murciélago tropical detecta los insectos posados en las hojas utilizando la ecolocalización, un comportamiento muy sofisticado que requiere una toma de decisiones precisa y en fracciones de segundo por parte del murciélago cazador.
En un estudio publicado en la revista Journal of Experimental Biology, una investigadora de murciélagos del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales (STRI) se asoció con dos ingenieros robóticos de la Universidad de Cincinnati y la Universidad de Amberes, respectivamente, para ofrecer la primera explicación plausible de cómo el murciélago común de orejas negras (Micronycteris microtis) puede determinar de manera eficiente si una hoja está ocupada por un insecto silencioso en medio del denso y desordenado sotobosque de la selva tropical utilizando solo el sonido.
La coautora Inga Geipel, investigadora asociada del STRI, sugirió anteriormente que M. microtis detecta presas silenciosas escaneando las hojas con sonido desde un ángulo, de forma similar a como un humano mira un espejo desde un lado, y escuchando el eco que indica que hay una presa. Si la hoja está desocupada, los sonidos del murciélago rebotarán en la hoja y se alejarán del murciélago, y este no escuchará ningún eco. Si la hoja está ocupada por una presa, la mayor parte del eco se reflejará lejos del murciélago, pero parte de él rebotará en la presa y volverá al murciélago, lo que le indicará que ha encontrado su alimento.
Pero la teoría de Geipel sugiere que, para que el murciélago sepa el ángulo en el que debe acercarse a una hoja para poder detectar a su presa, primero necesita conocer la orientación y la posición de cada hoja. Sin embargo, realizar esas mediciones le costaría al murciélago mucho tiempo y energía, por lo que los investigadores propusieron que los murciélagos pueden enfocar las hojas interesantes simplemente aprovechando la estabilidad de los ecos que provienen de sus presas posadas sobre ellas.
“Siempre me ha sorprendido cómo estos pequeños animales no solo son capaces de orientarse en la compleja maraña del sotobosque en completa oscuridad, sino también cómo encuentran y capturan diminutos insectos con una precisión increíble, utilizando sus propios sonidos”, afirma Geipel. “Aún así, solo tenemos un conocimiento limitado de cómo cazan los murciélagos en este entorno tan concurrido, y nuestro estudio ayuda a explicar cómo son capaces de llevar a cabo esta difícil tarea.”
Utilizando un robot para modelar el comportamiento de búsqueda de alimento
Para modelar la técnica hipotética de búsqueda de alimento de los murciélagos, el equipo de investigación construyó un robot y lo programó para que emitiera señales ultrasónicas y siguiera los ecos de las hojas de cartón, sin medir el tamaño ni la orientación de las hojas. El robot exploró aleatoriamente un conjunto de estas hojas modelo, una de las cuales tenía una libélula falsa, hasta que detectó un eco y se movió en la dirección del eco. Si el eco se debilitaba demasiado, lo que en la naturaleza indicaría que la hoja está desocupada, el robot seguía adelante.
“Los experimentos conductuales ya habían sugerido cómo estos murciélagos podrían resolver el problema de encontrar hojas ocupadas por presas, pero queríamos saber si esa explicación era realmente suficiente para que el comportamiento funcionara”, afirmó Dieter Vanderelst, autor principal del artículo y profesor asociado de biología, ingeniería mecánica e ingeniería eléctrica en la Universidad de Cincinnati. “Al incorporar la estrategia hipotética de búsqueda de alimento del murciélago en un robot y probarla en el mundo físico, nos preguntamos si una solución simple y elegante puede tener éxito en condiciones acústicas complejas.”
Utilizando el algoritmo descrito, el robot fue capaz de distinguir entre las hojas ocupadas por el modelo de libélula y las hojas vacías. Detectó con éxito a la libélula el 98 % de las veces y solo el 18 % de las veces señaló erróneamente la presencia de presas en hojas desocupadas. A medida que barría las hojas, el robot recopilaba datos que demostraban cómo hacía la distinción: si una hoja estaba desocupada, el volumen del eco alcanzaba su máximo y descendía rápidamente a medida que el robot se acercaba a la hoja lisa desde diferentes ángulos, mientras que una hoja ocupada producía ecos estables independientemente del ángulo, ya que el insecto tridimensional reflejaba el eco en muchas direcciones distintas. El robot era más preciso cuando se acercaba a la hoja desde los ángulos en los que estos murciélagos suelen acercarse a las hojas en la naturaleza. Este modelo demuestra que los murciélagos podían detectar a sus presas utilizando una hoja como espejo sin tener que determinar primero la posición y la orientación de la hoja.
“Lo que más me fascina es que, al volar a una altura bien elegida, los murciélagos pueden utilizar las hojas como espejos para centrar automáticamente su atención en aquellas hojas que les interesan”, afirma Herbert Peremans, autor principal del estudio y profesor de robótica en la Universidad de Amberes. “Este ejemplo muestra claramente que la naturaleza no desarrolla componentes, sino sistemas. Es la interacción dinámica entre el murciélago y el entorno, a través del SONAR, lo que hace que este comportamiento de caza funcione.”
Estos datos amplían la comprensión de cómo M. microtis y otros murciélagos que capturan presas en superficies pueden alimentarse de manera tan eficiente. El método que utilizan para escanear las hojas en busca de presas podría ayudar a diseñar nuevos sistemas SONAR para su uso en la agricultura, como la detección de frutos en los árboles o plagas en los cultivos, diseños que traducen la eficiencia alimentaria de los murciélagos en eficiencia en la producción de alimentos para los seres humanos y otros animales.
En un estudio publicado en la revista Journal of Experimental Biology, una investigadora de murciélagos del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales (STRI) se asoció con dos ingenieros robóticos de la Universidad de Cincinnati y la Universidad de Amberes, respectivamente, para ofrecer la primera explicación plausible de cómo el murciélago común de orejas negras (Micronycteris microtis) puede determinar de manera eficiente si una hoja está ocupada por un insecto silencioso en medio del denso y desordenado sotobosque de la selva tropical utilizando solo el sonido.
La coautora Inga Geipel, investigadora asociada del STRI, sugirió anteriormente que M. microtis detecta presas silenciosas escaneando las hojas con sonido desde un ángulo, de forma similar a como un humano mira un espejo desde un lado, y escuchando el eco que indica que hay una presa. Si la hoja está desocupada, los sonidos del murciélago rebotarán en la hoja y se alejarán del murciélago, y este no escuchará ningún eco. Si la hoja está ocupada por una presa, la mayor parte del eco se reflejará lejos del murciélago, pero parte de él rebotará en la presa y volverá al murciélago, lo que le indicará que ha encontrado su alimento.
Pero la teoría de Geipel sugiere que, para que el murciélago sepa el ángulo en el que debe acercarse a una hoja para poder detectar a su presa, primero necesita conocer la orientación y la posición de cada hoja. Sin embargo, realizar esas mediciones le costaría al murciélago mucho tiempo y energía, por lo que los investigadores propusieron que los murciélagos pueden enfocar las hojas interesantes simplemente aprovechando la estabilidad de los ecos que provienen de sus presas posadas sobre ellas.
“Siempre me ha sorprendido cómo estos pequeños animales no solo son capaces de orientarse en la compleja maraña del sotobosque en completa oscuridad, sino también cómo encuentran y capturan diminutos insectos con una precisión increíble, utilizando sus propios sonidos”, afirma Geipel. “Aún así, solo tenemos un conocimiento limitado de cómo cazan los murciélagos en este entorno tan concurrido, y nuestro estudio ayuda a explicar cómo son capaces de llevar a cabo esta difícil tarea.”
Utilizando un robot para modelar el comportamiento de búsqueda de alimento
Para modelar la técnica hipotética de búsqueda de alimento de los murciélagos, el equipo de investigación construyó un robot y lo programó para que emitiera señales ultrasónicas y siguiera los ecos de las hojas de cartón, sin medir el tamaño ni la orientación de las hojas. El robot exploró aleatoriamente un conjunto de estas hojas modelo, una de las cuales tenía una libélula falsa, hasta que detectó un eco y se movió en la dirección del eco. Si el eco se debilitaba demasiado, lo que en la naturaleza indicaría que la hoja está desocupada, el robot seguía adelante.
“Los experimentos conductuales ya habían sugerido cómo estos murciélagos podrían resolver el problema de encontrar hojas ocupadas por presas, pero queríamos saber si esa explicación era realmente suficiente para que el comportamiento funcionara”, afirmó Dieter Vanderelst, autor principal del artículo y profesor asociado de biología, ingeniería mecánica e ingeniería eléctrica en la Universidad de Cincinnati. “Al incorporar la estrategia hipotética de búsqueda de alimento del murciélago en un robot y probarla en el mundo físico, nos preguntamos si una solución simple y elegante puede tener éxito en condiciones acústicas complejas.”
Utilizando el algoritmo descrito, el robot fue capaz de distinguir entre las hojas ocupadas por el modelo de libélula y las hojas vacías. Detectó con éxito a la libélula el 98 % de las veces y solo el 18 % de las veces señaló erróneamente la presencia de presas en hojas desocupadas. A medida que barría las hojas, el robot recopilaba datos que demostraban cómo hacía la distinción: si una hoja estaba desocupada, el volumen del eco alcanzaba su máximo y descendía rápidamente a medida que el robot se acercaba a la hoja lisa desde diferentes ángulos, mientras que una hoja ocupada producía ecos estables independientemente del ángulo, ya que el insecto tridimensional reflejaba el eco en muchas direcciones distintas. El robot era más preciso cuando se acercaba a la hoja desde los ángulos en los que estos murciélagos suelen acercarse a las hojas en la naturaleza. Este modelo demuestra que los murciélagos podían detectar a sus presas utilizando una hoja como espejo sin tener que determinar primero la posición y la orientación de la hoja.
“Lo que más me fascina es que, al volar a una altura bien elegida, los murciélagos pueden utilizar las hojas como espejos para centrar automáticamente su atención en aquellas hojas que les interesan”, afirma Herbert Peremans, autor principal del estudio y profesor de robótica en la Universidad de Amberes. “Este ejemplo muestra claramente que la naturaleza no desarrolla componentes, sino sistemas. Es la interacción dinámica entre el murciélago y el entorno, a través del SONAR, lo que hace que este comportamiento de caza funcione.”
Estos datos amplían la comprensión de cómo M. microtis y otros murciélagos que capturan presas en superficies pueden alimentarse de manera tan eficiente. El método que utilizan para escanear las hojas en busca de presas podría ayudar a diseñar nuevos sistemas SONAR para su uso en la agricultura, como la detección de frutos en los árboles o plagas en los cultivos, diseños que traducen la eficiencia alimentaria de los murciélagos en eficiencia en la producción de alimentos para los seres humanos y otros animales.