Cuando la IA enseña modales a las moscas

Un equipo de investigadores japoneses ha presentado YORU, una herramienta de inteligencia artificial capaz de reconocer al instante el comportamiento de los animales y actuar de inmediato sobre sus circuitos cerebrales. Esto ofrece a los biólogos la posibilidad de estudiar las interacciones sociales con una precisión que antes solo podían soñar. La novedad consiste en interpretar acciones complejas como objetos visuales completos: así, la IA «ve» el cortejo de las moscas o el intercambio de alimento entre hormigas y reacciona en milisegundos.

Durante años, los biólogos han tenido problemas para automatizar el análisis de las interacciones sociales: los movimientos son dinámicos, los animales se tapan unos a otros y las patas y alas se confunden. Los sistemas antiguos se basaban en la «estimación de la pose» y trataban de seguir puntos del cuerpo fotograma a fotograma. Pero bastaba con que dos insectos se amontonaran en la imagen para que el ordenador dejara de saber de quién era cada pata y el experimento se viniera abajo.

El grupo dirigido por Azusa Kamikouchi, de la Universidad de Nagoya, decidió probar otro camino. Su objetivo era crear un «bucle cerrado»: el ordenador ve una acción y aplica un estímulo al instante, por ejemplo, enciende una luz cuando una mosca despliega el ala. Para ello hace falta un programa que trabaje más rápido que el propio animal.

Así crearon YORU, un sistema basado en un algoritmo de aprendizaje profundo que utiliza la detección de objetos. A diferencia de los métodos anteriores, YORU analiza la silueta completa del animal en un fotograma aislado y reconoce «objetos de comportamiento», es decir, patrones visuales de acciones. Incluso cuando las hormigas se amontonan, el sistema entiende con seguridad que están compartiendo alimento.

Las pruebas incluyeron moscas de la fruta, hormigas y peces cebra. La precisión fue de entre el 90 y el 98 por ciento respecto a la observación humana. En experimentos con ratones, YORU identificó con precisión la carrera, el acicalamiento y los movimientos de los bigotes, y los relacionó con la actividad de la corteza cerebral.

A continuación llegó la optogenética: los científicos modificaron genéticamente a moscas macho para que la luz verde apagara las neuronas pIP10, que controlan la «canción» de cortejo. Cuando YORU detectaba que una mosca desplegaba el ala, encendía la luz y la canción se interrumpía de inmediato. El resultado fue una menor tasa de apareamiento.

Después, los investigadores fueron más allá. Aprendieron a iluminar solo a una mosca de cada pareja: tras calcular la posición de la hembra, YORU proyectaba un pequeño círculo de luz sobre su tórax, desactivando las neuronas auditivas del órgano de Johnston. La hembra dejaba de responder al cortejo porque «no oía» al macho.

YORU funciona más rápido que el popular sistema SLEAP: su latencia media ronda los 31 milisegundos, un 30 por ciento menos que la de su competidor. Además, la interfaz es sencilla: los biólogos pueden entrenar a la IA sin saber programar.

El sistema también tiene limitaciones: solo detecta «estados» en fotogramas aislados, por lo que le cuesta más identificar secuencias de acciones complejas. YORU tampoco sigue la identidad de cada animal durante observaciones prolongadas; para eso hacen falta herramientas adicionales. Los animales rápidos pueden salir de la zona iluminada por el proyector, así que hará falta un sistema predictivo.

Pero, incluso con sus limitaciones, YORU abre una nueva vía para estudiar el cerebro. Por primera vez, los ordenadores pueden intervenir en las interacciones sociales de los animales en el mismo momento en que se producen, y revelar los mecanismos de comunicación y percepción.