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La inteligencia artificial ya hace de Darwin
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La inteligencia artificial ya hace de Darwin

En las columnas pares, H. erato. En las impares, H. melpomene. Especies distintas e iguales en aspecto por imitación. | J Hoyal Cuthill

Un algoritmo de inteligencia artificial usa un modelo matemático de hace 160 años para predecir cómo unas mariposas terminarán imitando su aspecto, conforme a la evolución de las especies.

En las columnas pares, H. erato. En las impares, H. melpomene. Especies distintas e iguales en aspecto por imitación. | J Hoyal Cuthill
Las columnas pares e impares muestras ejemplares parecidos, pero son especies distintas. En las pares, H. erato. En las impares, H. melpomene. Se han terminado pareciendo por imitación mutua. | J. Hoyal Cuthill

Hay ranitas tropicales que son venenosas. Algunas son azules. Ese color tan llamativo alerta a sus posibles depredadores: «mejor, ni te acerques». Otras ranas tóxicas no son tan llamativas. Envenenan a sus agresores, pero terminan muriendo igual, porque carecen de elementos de alerta. Las leyes de la evolución dictan que las segundas podrían terminar por desaparecer, salvo que imiten a sus compañeras azuladas. Eso es lo que ocurre en el llamado mimetismo mülleriano. Y esto es algo que los algoritmos pueden prever.

Un equipo del Instituto Tecnológico de Tokio (Japón) y el Museo de Historia Natural de Londres (Reino Unido) acaba de probar que una inteligencia artificial es capaz de predecir cómo evolucionarán dos especies para terminar pareciéndose, conforme a unas reglas matemáticas postuladas hace 160 años. En este caso, no con ranitas coloridas, sino con mariposas.

La teoría de la mímica mülleriana lleva el nombre del naturalista alemán Fritz Müller, quien propuso el concepto dos décadas después de que Charles Darwin publicara El origen de las especies en 1859. La teoría de Müller decía que las especies se imitan entre sí para beneficio mutuo. Las mismas características evolucionan una y otra vez en diferentes especies. Es decir, que dos especies diferentes terminen copiando entre sí algunos de sus elementos para terminar siendo aparentemente indistinguibles.

Por forzar un caso irreal y extremo: un caballo y una jirafa se parecen poco. Pero, siguiendo la tesis mülleriana, irían con los siglos copiándose, de manera que el equino alargaría su cuello un poco y adoptaría las manchas de su compañera, mientras que la jirafa desarrollaría crines y perdería manchas y cuello.  Eso sí, nunca podrían reproducirse entre sí. Por supuesto, esto tendría sentido evolutivo sólo si fueran especies amenazantes para posibles depredadores, por su toxicidad, por ejemplo, como las ranitas azules.

Las mariposas de Müller

Los investigadores han utilizado una inteligencia artificial para hacer nuevos descubrimientos y confirmar los antiguos. El mimetismo mülleriano, se considera el modelo matemático más antiguo de la biología evolutiva y se presentó en una Europa aún convulsionada por los postulados de la selección natural.

El algoritmo fue entrenado para cuantificar la variación entre diferentes subespecies de mariposas Heliconius, desde diferencias sutiles en el tamaño, forma, número, posición y color de las características del patrón de ala, hasta amplias diferencias. Este es el primer método objetivo totalmente automatizado para medir con éxito la similitud visual general, que por extensión se puede usar para probar cómo las especies usan la evolución del patrón de ala como un medio de defensa.

Los investigadores confirmaron que las diferentes especies de mariposas actúan como modelo y como imitador, tomando prestadas características entre sí e incluso generando nuevos patrones. Los resultados se han publicado en Scientific Advances.

«Ahora podemos aplicar inteligencia artificial en nuevos campos para hacer descubrimientos que antes simplemente no eran posibles», explica Jennifer Hoyal Cuthill, del Departamento de Ciencias de la Tierra de Cambridge. «Queríamos probar la teoría de Müller en el mundo real: ¿convergieron los patrones de las alas  y, en caso afirmativo, cuánto? No hemos podido probar la mímica en este sistema evolutivo antes debido a la dificultad de cuantificar cómo de similares son dos mariposas».

 

Rana venenosa Dendrobates azureus | Quartl (CC-BY)
Rana venenosa Dendrobates azureus | Quartl (CC-BY)

Por ejemplo, la teoría de Müller predice que dos poblaciones de mariposas igualmente tóxicas o de mal sabor en el mismo lugar se parecerán entre sí. Ambas se beneficiarán al ‘compartir’ la pérdida de algunos individuos en las fauces de los depredadores, que aprenderán lo mal que saben. Esto proporciona protección a través de la cooperación y el mutualismo. Contrasta con la mímica batesiana, que propone que especies inofensivas imitan a las dañinas para protegerse. Por ejemplo, una mosca con abdomen a rayas como el de la avispa.

Las mariposas Heliconius son imitadoras conocidas y se consideran un ejemplo clásico de mimetismo mülleriano. Están muy extendidas en las zonas tropicales y subtropicales de las América. Hay más de 30 tipos de patrones reconocibles diferentes dentro de las dos especies en las que se centró el estudio, y cada tipo de patrón contiene un par de subespecies de imitación.

Sin embargo, dado que los estudios previos de los patrones de las alas tenían que hacerse manualmente, no había sido posible hacer un análisis a gran escala o en profundidad de cómo estas mariposas se imitan entre sí.

[blockquote align=»none» author=»J. Hoyal Cuthill, autora»]El aprendizaje automático nos permite entrar en una nueva era de la fenómica[/blockquote]

«El aprendizaje automático nos permite entrar en una nueva era de la fenómica, en la que podemos analizar fenotipos biológicos (cómo se ven las especies) a una escala comparable a los datos genómicos», añade Hoyal Cuthill, quien también ocupa puestos en el Instituto de Tokio de Tecnología y Universidad de Essex.

El cerebro de ButterflyNet

Los investigadores utilizaron más de 2.400 fotografías de mariposas Heliconius de las colecciones del Museo de Historia Natural, que representan 38 subespecies. Con ellas entrenaron su algoritmo, llamado ‘ButterflyNet’ (cazamariposas).

‘ButterflyNet’ fue dearrollado para clasificar las fotografías, primero por subespecies, y luego para cuantificar la similitud entre los diversos patrones y colores de las alas. Trazó las diferentes imágenes en un espacio multidimensional, con las mariposas más similares juntas y las mariposas menos similares más separadas.

[blockquote align=»left» author=»J. Hoyal. Autora del estudio»]
Descubrimos que estas especies de mariposas se toman prestadas características unas de otras (…) y crean patrones nuevos en sus alas. [/blockquote]

«Descubrimos que estas especies de mariposas se toman prestadas características unas de otras, lo que valida la hipótesis de Müller de coevolución mutua», explica Hoyal Cuthill. «De hecho, la convergencia es tan fuerte que los imitadores de diferentes especies son más similares que los miembros de la misma especie«. La copia mutua es constante.

Los investigadores también encontraron que la mímica mülleriana puede generar patrones completamente nuevos al combinar características de diferentes linajes. «Intuitivamente, uno esperaría que hubiera menos patrones de alas donde las especies se imitan entre sí, pero vemos exactamente lo contrario, lo cual ha sido un misterio evolutivo», dice la doctora. «Nuestro análisis ha demostrado que la coevolución mutua en realidad puede aumentar la diversidad de patrones que vemos, explicando cómo la convergencia evolutiva puede crear nuevas combinaciones de características de patrones y aumentar la diversidad biológica.

«Al aprovechar la inteligencia artificial, descubrimos un nuevo mecanismo por el cual la mímica puede producir novedad evolutiva. Gracias a la IA, ahora podemos cuantificar lo notable diversidad de la vida para hacer nuevos descubrimientos científicos como este: podría abrir nuevas vías de investigación en el mundo natural».

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