Quimiotaxis, Infotaxis y Memotaxis: estrategias de exploración y supervivencia.

Resumen

La exploración y búsqueda de alimentos por organismos simples como, por ejemplo una bacteria, puede reducirse a un conjunto de reglas basadas en el gradiente de concentración, lo que se conoce como quimiotaxis. Pero esta estrategia está limitada a que haya una alta razón señal-ruido (SNR, siglas en inglés). Una estrategia complementaria es la memotaxis, que requiere una capacidad computacional mínima y puede ser fácilmente implementada en “hardware”. Bajo esta estrategia subyace un sistema dinámico que modela la memoria a corto plazo. Cuando interactúa con el entorno este sistema dinámico recoge información de los pasos que ha realizado con éxito (aquellos que aparentemente le acercan a la meta buscada) y es capaz de corregir decisiones quimiotácticamente tomadas, que en ciertas situaciones como baja SNR pueden ser decisiones inadecuadas. De esta forma un robot sobre el que se implementa tal algoritmo puede realizar pasos en contra de la estrategia de quimiotaxis. Mostramos numérica y experimentalmente como tal estrategia de memotaxis suprime considerablemente la aleatoriedad observada con la quimiotaxis en regiones de baja SNR proporcionando una ganancia en el rendimiento del robot. También comentamos sobre la utilidad de la infotaxis que es otro algoritmo de búsqueda