El comportamiento colectivo de los mosquitos: un modelo matemático revela los secretos de sus enjambres

Un reciente estudio del Centro de Investigación, Innovación y Difusión en Neuromatemática (NeuroMat), perteneciente a la Universidad de São Paulo (Brasil), ha arrojado luz sobre el intrigante fenómeno de los enjambres de mosquitos que se forman al atardecer.

Según los investigadores, estos insectos ajustan su posición basándose en la proximidad de sus vecinos inmediatos, lo que permite la formación de estas nubes características sin necesidad de información a larga distancia.

Este hallazgo, publicado en la Revista Brasileira de Física, se logró mediante simulaciones computacionales que replicaron con precisión los patrones observados en la naturaleza.

El equipo de NeuroMat utilizó un modelo matemático sencillo basado en el concepto de vecindad de Moore, una técnica común en simulaciones informáticas.

Este enfoque permitió analizar cómo los mosquitos interactúan con sus vecinos más cercanos en un espacio tridimensional, dividiendo el entorno en cuadrículas de 3x3x3 puntos.

Así, cada mosquito central ajusta su posición en función de los 26 vecinos más próximos, lo que reproduce fielmente la formación y dispersión de los enjambres.

Según el estudio, este comportamiento colectivo se asemeja a las “transiciones de fase de segundo orden”, un concepto ampliamente estudiado en física.

Aunque el modelo desarrollado por NeuroMat ha demostrado ser efectivo, no es la única teoría existente sobre la formación de enjambres de mosquitos.

Según el estudio, otras hipótesis sugieren que los insectos podrían sentirse atraídos hacia un punto central, como si estuvieran conectados por un resorte invisible.

Este enfoque, sin embargo, parece aplicarse más a situaciones donde los mosquitos se agrupan alrededor de fuentes de luz, como bombillas, y no a los enjambres naturales observados en campo abierto.

Otra posibilidad plantea que los mosquitos calculan la distancia al centro del grupo, mientras que una última teoría sugiere que el comportamiento colectivo está determinado por la densidad de los insectos en la nube.

Uno de los hallazgos más destacados del estudio es la identificación de dos fases distintas en los enjambres simulados: una fase compacta y rígida, y otra más dispersa. Solo en la región crítica entre estas dos fases, conocida como transición de fase de segundo orden, el modelo logra describir con exactitud los enjambres reales.

Este comportamiento colectivo, que recuerda a fenómenos físicos como el cambio de estado en materiales, amplía la comprensión de cómo los conceptos de la física pueden aplicarse a sistemas biológicos.

El estudio también detalla que los mosquitos no necesitan información global para organizarse en enjambres. En cambio, basta con que cada insecto ajuste su posición en función de la densidad local, es decir, del número de vecinos cercanos.

El comportamiento colectivo de los mosquitos no es un fenómeno aislado en la naturaleza. Según un análisis publicado por Springer Nature, las decisiones colectivas son comunes en diversos niveles de organización biológica, desde colonias de insectos sociales hasta grupos de mamíferos.

Estas decisiones suelen optimizar la supervivencia y el éxito reproductivo, y han inspirado el desarrollo de sistemas artificiales como la robótica en enjambre y algoritmos de optimización.

En el caso de los insectos sociales, como las abejas y las hormigas, las decisiones colectivas suelen basarse en mecanismos de retroalimentación positiva.

Sin embargo, la investigación ha encontrado pocos ejemplos de señales inhibitorias explícitas en estos sistemas, lo que contrasta con los procesos de toma de decisiones en redes neuronales.

El estudio de las decisiones colectivas también ha llevado a avances en la robótica en enjambre, donde grupos de robots con capacidades limitadas deben alcanzar un consenso para resolver problemas complejos.

Según Springer Nature, uno de los desafíos más estudiados es el “problema del mejor de n”, en el que un enjambre debe seleccionar la mejor opción entre varias alternativas.

Este tipo de problemas ha sido explorado en entornos dinámicos, donde las condiciones cambian abruptamente, como en desastres naturales o agotamiento de recursos.

En estos escenarios, se han desarrollado mecanismos de adaptación como agentes “tercos”, que mantienen su opinión independientemente de las condiciones, y el cambio espontáneo de opinión, que introduce flexibilidad en el sistema.