Osservare un animale mentre si muove, caccia o interagisce con l'ambiente è sempre stato uno dei modi più diretti per capire come funziona la natura. Ma quando gli animali non sono soli e agiscono in gruppo – come uno stormo di uccelli, un banco di pesci o una colonia di formiche – le cose si complicano parecchio. In questi casi il comportamento non è la semplice somma delle azioni dei singoli individui: emergono schemi collettivi, coordinati e adattivi, che nessun animale, da solo, sarebbe in grado di realizzare.
Oggi però, grazie all'Intelligenza Artificiale (IA), studiare questi fenomeni sta diventando possibile come mai prima.
Un esempio classico è quello delle formiche. Una singola formica ha informazioni molto limitate sull'ambiente che la circonda. Eppure una colonia riesce a trovare i percorsi più efficienti verso il cibo, a reagire agli ostacoli e a riorganizzarsi rapidamente se le condizioni cambiano. È come se il gruppo, nel suo insieme, fosse "più intelligente" dei singoli individui. Capire come nascono queste soluzioni collettive è una delle grandi domande della biologia moderna, ma anche una chiave per applicazioni che vanno ben oltre lo studio del comportamento animale.
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Studiare i comportamenti collettivi e di gruppo degli animali
Il comportamento collettivo o di gruppo degli animali è infatti diventato uno dei punti di incontro più affascinanti tra biologia, fisica, matematica e informatica. Al centro c'è una domanda semplice, ma per nulla banale: come può emergere un comportamento coordinato e flessibile senza un capo, senza un piano centrale, ma solo attraverso interazioni tra singoli individui? È qui che entrano in gioco l'Intelligenza Artificiale e le nuove tecnologie.
In un recente articolo pubblicato sul Journal of the Royal Society Interface, i ricercatori Valentin Lecheval e Pawel Romanczuk spiegano come questo campo di ricerca stia entrando in una nuova fase. Secondo gli autori, i progressi nell'IA, nei sensori e nei modelli matematici stanno trasformando profondamente il modo in cui studiamo il comportamento collettivo degli animali, aprendo prospettive che riguardano anche la robotica, la gestione delle folle umane e persino la medicina.
Entrambi i ricercatori fanno parte del Science of Intelligence, un centro di eccellenza della Technical University di Berlino che studia l'intelligenza non solo come qualcosa che nasce dal cervello di un singolo individuo, ma anche come un fenomeno complesso che può emergere dalle interazioni tra animali, tra cellule o tra sistemi artificiali.
Seguire manualmente decine o centinaia di animali in movimento è infatti estremamente difficile. Oggi, però, le cose stanno cambiando. Sistemi di tracciamento automatico permettono di identificare e seguire ogni individuo all'interno di un gruppo. I droni consentono per esempio di osservare branchi e stormi dall'alto, senza disturbare gli animali, mentre l'Intelligenza Artificiale analizza enormi quantità di dati, individuando schemi e regolarità che l'occhio umano non riuscirebbe a cogliere facilmente.
Riconoscere schemi e modelli grazie all'IA
Gli algoritmi sono capaci di riconoscere forme, movimenti e relazioni. Per esempio, un sistema di machine learning (apprendimento automatico) può essere addestrato a distinguere diversi tipi di comportamento – come seguire, evitare o imitare – semplicemente analizzando i movimenti e le traiettorie degli animali. In questo modo i ricercatori possono così passare dalla descrizione qualitativa a una misura quantitativa del comportamento animale.
Un altro strumento sempre più importante è la realtà virtuale. In alcuni esperimenti, gli animali interagiscono con stimoli virtuali controllati dai ricercatori, permettendo di testare ipotesi precise su come prendono decisioni in gruppo. Anche in questo caso, l'IA è fondamentale per adattare gli stimoli in tempo reale alle risposte degli animali.
Secondo Lecheval e Romanczuk, però, non basta avere strumenti sempre più sofisticati. Le grandi domande sul comportamento collettivo richiedono una vera integrazione tra discipline diverse. Questo significa usare modelli teorici condivisi, concetti comparabili e un linguaggio comune tra biologi, fisici, matematici e informatici. Solo così si possono collegare i dati raccolti sul campo con le teorie generali su come funziona la coordinazione nei sistemi complessi.
Dagli animali, ai sistemi collettivi artificiali e non solo
Le ricadute di questo approccio vanno inoltre ben al di là dello studio del comportamento animale. I principi del comportamento collettivo ispirano per esempio la cosiddetta swarm robotics, la robotica "a sciame", in cui molti robot singoli collaborano senza un controllo centrale. In futuro potrebbero essere usati per monitorare l'ambiente, aiutare in agricoltura, raccogliere microplastiche o intervenire in operazioni di ricerca e soccorso.
Gli stessi concetti vengono applicati anche allo studio delle cellule, per esempio per capire come si muovono collettivamente nei tumori, o alla progettazione di edifici e vie di fuga più sicure, migliorando l'evacuazione delle persone in situazioni di emergenza.
In questo senso, lo studio del comportamento collettivo degli animali sta diventando qualcosa di più di una branca dell'etologia. È un quadro generale per comprendere come nascono coordinazione, intelligenza e auto-organizzazione in natura, ma anche nei sistemi artificiali creati dall'essere umano. Nei prossimi anni, con l'aiuto dell'IA e di una collaborazione sempre più stretta tra le varie discipline, avremo probabilmente accesso a una visione senza precedenti della vita collettiva, dentro e fuori dal mondo animale.
