Descifrando el comportamiento colectivo Cómo la inferencia bayesiana activa impulsa los movimientos naturales de los grupos de animales

Inferencia bayesiana activa y movimientos naturales de grupos de animales

El fenómeno del movimiento colectivo en animales observado en actividades como los enjambres de langostas, los cardúmenes de peces, las bandadas de aves y el pastoreo de ungulados se estudia ampliamente debido a su propiedad visualmente impactante y su aparición a partir de interacciones simples entre los miembros del grupo. La investigación reciente se centra en enfoques basados en agentes más motivados biológicamente que tienen como objetivo modelar circuitos y reglas de decisión específicos que rigen los comportamientos individuales. Los investigadores han diseñado un modelo basado en inferencia activa que une los aspectos teóricos y biológicos del comportamiento humano.

Esta clase de modelo unifica las perspectivas cognitivas y basadas en la física, ofreciendo una comprensión integral del comportamiento adaptativo. Se centra en cómo un individuo estima la distancia a los vecinos y utiliza los detalles para tomar decisiones. Tiene dos partes: el modelo dinámico, que describe cómo cambian las distancias con el tiempo, y el modelo de observación, que explica cómo los individuos perciben estas distancias. La inferencia activa actualiza sus creencias y acciones para minimizar las sorpresas.

El modelo enfatiza cómo el comportamiento intrincado surge de acciones simples impulsadas por predicciones y características de salida sensorial. En algunos escenarios, converge a vectores de fuerza tradicionales como atracción, repulsión y alineación, derivados como función de energía libre, actuando como límite superior en la sorpresa. La plasticidad conductual es un mecanismo clave que ayuda a mejorar y representar colectivamente las fluctuaciones temporales. A diferencia de usar reglas o mecanismos adicionales para resultados específicos, la plasticidad implica realizar descenso de gradiente en la energía libre para los parámetros del modelo. Este mecanismo se integra en la inferencia activa, ampliando su aplicación a las actualizaciones de los parámetros del modelo.

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Los investigadores esperan que su trabajo sirva como un vínculo entre los modelos teóricos existentes del comportamiento colectivo de los animales y campos más cercanos a la neurociencia y el aprendizaje automático, como la inferencia activa y el marco del cerebro bayesiano. También enfatizan que su modelo elegido explica atributos clave observados en sistemas colectivos y reproduce eficazmente la capacidad de mejorar y decodificar la información que los modelos anteriores tuvieron dificultades para modelar sin invocar mecanismos adicionales.

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