En la naturaleza existe un patrón de comportamiento que rige a partículas, células y animales y consigue siempre un resultado óptimo para todos porque concilia el interés individual con el colectivo. Uno para todos, todos para uno, es mucho más que una frase famosa.

Científicos alemanes han descubierto que existe un patrón común en la naturaleza que se refleja no solo en el mundo de las partículas, sino también en la biología celular y el comportamiento de los animales.

Ese patrón establece que los elementos individuales de cada uno de esos colectivos (partículas de un material, células vivas y los pingüinos) se coordinan entre sí en cualquier circunstancia en respuesta a cambios en los recursos y consiguen el mejor resultado para el grupo.

Ese patrón, surgido espontáneamente en la naturaleza, describe el comportamiento de grupos de organismos o partículas que se mueven de la misma forma y se organizan colectivamente para conseguir una satisfactoria aproximación al consumo u obtención de los recursos.

Además de conducir a una mejor comprensión de los organismos sociales, esta investigación podría ayudar a las personas que están diseñando sistemas de partículas activas sintéticas, destaca al respecto la revista PhysicsWorld.

Nuevo modelo

Para descubrir ese patrón, los físicos utilizaron un modelo fundamentalmente nuevo para partículas activas que pueden autodirigir su dirección de movimiento, según explican en un comunicado.

En el modelo, las partículas se comunican entre sí al percibir un recurso disponible de forma conjunta y su comportamiento puede describirse de manera abstracta mediante lo que se conoce como un "campo escalar", que representa una magnitud escalar como un campo de temperatura.

El efecto de este campo escalar es que las partículas se mueven en la dirección que les es más favorable para llegar a una situación ideal para todos.

Esto permite una dinámica de grupo interna que, en última instancia, es beneficiosa para todos, a pesar de estar impulsada por el interés propio.

Este comportamiento da como resultado una configuración ordenada y aperiódica del colectivo, en la que los agentes con menos vecinos alrededor permanecen juntos para mantenerse calientes, al igual que los pingüinos.

El ejemplo de los pingüinos

En la Antártida, los pingüinos emperadores deben acurrucarse para calentarse, pero moverse demasiado juntos puede hacer que se sobrecalienten.

Alcanzar el delicado equilibrio entre los dos estados requiere que los enjambres de pingüinos se organicen de forma compleja, conciliando su atracción y repulsión, destacan los investigadores.

Pero no son los únicos ejemplos: los mismo pasa con las bacterias que buscan optimizar la concentración de oxígeno de su entorno,  o con las hormigas forrajeras cuando buscan hojas: ambos son grupos de organismos vivos de diferente complejidad, que muestran una gran capacidad de autoorganización para lograr el mayor beneficio para el colectivo.

Al igual que los átomos, los individuos se sienten atraídos y repelidos por sus vecinos más cercanos, lo que normalmente conduce a separaciones de partículas específicas y a la formación de estructuras sólidas y consistentes, señalan los investigadores.

Dinámica de la vida

A medida que pasa el tiempo, estos sistemas naturales alcanzan un estado más favorable, fruto de un conjunto de posiciones óptimas en las que se han ido colocando los diferentes individuos siguiendo este patrón natural.

Este comportamiento permite que los individuos de estos colectivos formen entre todos diferentes configuraciones favorables que responden a la dinámica de los organismos vivos.

La alta densidad en el exterior del grupo que se alcanza, por ejemplo, en los pingüinos antárticos, es un claro ejemplo de cómo funciona este patrón natural.

El principio básico de este patrón puede resumirse en la célebre frase "todos para uno, uno para todos", que se considera incluso el himno nacional de Suiza (en términos biológicos, una colonia mucho más compleja que la de los pingüinos).

Mano invisible

Este patrón natural es significativo porque el hecho de que los individuos de niveles tan diferentes en la escala de la vida actúen solo para maximizar su acceso personal a los recursos, es lo que crea una solución óptima para todo el colectivo.

Suena un poco al pensamiento de la filósofa y escritora rusa nacionalizada estadounidense Ayn Rand (1905-1982), que defendía el egoísmo racional y el individualismo como clave para la buena marcha de la sociedad humana.

Según la nueva investigación, las complejas dependencias entre las elecciones de los individuos y cómo se afectan entre sí, crean lo que llaman una “mano invisible”, que ayuda a todo el grupo a alcanzar su estado óptimo.

En el caso de recursos limitados, o cuando los intereses de los individuos no están alineados, puede haber un efecto diferente que tensiona la relación entre el egoísmo y la cooperación, advierten los investigadores.

Aplicaciones sustanciosas

Los investigadores consideran por último que esta investigación puede ayudar a comprender mejor las interacciones que se producen en campos como la biología, las ciencias sociales y los sistemas físicos de partículas.

El patrón establecido no solo puede describir las estrategias colectivas de los animales cuando buscan comida o pareja, sino también orientar mejor las partidas que se organizan para el rescate de personas víctimas de situaciones adversas.

Los investigadores destacan también a título de ejemplo que su descubrimiento puede ayudar a la física de materiales, propiciando el diseño de sistemas de partículas sintéticas ajustados a este patrón, para que el resultado final sea más provechoso, por ejemplo, en la elaboración de medicamentos.

Por último, puede ayudar también a diseñar inteligencia de enjambres para conseguir mejores resultados con conjuntos de drones o satélites.

En términos más teóricos, el patrón de comportamiento descubierto en esta investigación tal vez consiga también una mejor comprensión del altruismo y del egoísmo, que aparecen más conciliados en la naturaleza que en el pensamiento humano.

Referencia

Collective self-optimization of communicating active particles. Alexandra V. Zampetaki et al. PNAS December 7, 2021 118 (49) e2111142118. DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2111142118