Ser "ocioso" es mejor para algunos trabajos, según estudio
Un nuevo estudio sobre hormigas y robots publicado por la revista científica Science.
A veces, lo mejor que puede hacer un empleado es no trabajar.
Al menos eso dice un nuevo estudio sobre hormigas y robots publicado por la revista científica Science.
La clave está en el espacio: cuando el lugar de trabajo es reducido, es mejor que no haya muchos empleados, ya que demasiados cuerpos pueden congestionar el local.
Una metodología en la que parte del personal esté ocioso,.
Estas revelaciones pueden ayudar a concebir estrategias para evitar aglomeraciones y ambientes laborales hacinados en situaciones como las operaciones de asistencia que se montan en casos de desastre.
Daniel Goldman, experto en física y robótica del Instituto de Tecnología de Georgia, lleva , ya que opina que entender cómo cooperan en la construcción de túneles podría servir para el diseño de robots.
Y es que a diferencia de los autos y autobuses, las hormigas rara vez protagonizan atascos de tráfico.
"Les pintamos a las hormigas el abdomen con marcadores y las monitoreamos para ver cuáles aparecían en el túnel", dijo Goldman del experimento reseñado en Science.
"Descubrimos que, de hecho, alrededor del porque iban al túnel con más frecuencia y excavaban más", explicó.
"Queríamos saber por qué solo el 30% de las hormigas estaban excavando y comprender cómo se relaciona esto con las leyes básicas de la física", añadió.
Y resultó que la desigualdad en la carga de trabajo de las hormigas no se debe a que las más trabajadoras cuenten con una "cualificación" especial en ingeniería civil.
La coautora del estudio Daria Monaenkova le dijo a la BBC en una entrevista: "Las excavadoras más activas fueron identificadas y retiradas del grupo. Sorprendentemente, varios miembros restantes del grupo las reemplazaron".
"Para nosotros, esto fue una señal de que la para el equipo excavador".
"Encontramos un beneficio común funcional en esta aparente desigualdad en el ambiente laboral. Sin ella, simplemente no se puede excavar", añadió Goldman.
¿Por qué es esto importante?Comprender cómo las hormigas evitan las aglomeraciones y su eficiencia en la excavación de túneles puede contribuir a entender las situaciones en que la policía de tráfico y los conductores (ya sean hormigas, robots o personas) están del grupo.
Para ver si estas teorías pueden aplicarse en un ambiente real, los científicos construyeron robots que podían excavar en un ambiente de alta tecnología parecido a una piscina de pelotas para niños.
El equipo investigador estaba interesado en descubrir principios según los cuales enjambres de robots puedan realizar tareas en escenarios abarrotados, donde pueden colisionar entre ellos entorpeciendo así su facultad para moverse.
Si se aplicaba una estrategia de "ansias por trabajar", los robots se dirigían directamente al trabajo pero .
Si los robots conseguían ir hacia atrás sin recoger pelotas, el trabajo se hacía bien.
Sin embargo, una estrategia "ociosa" .
Jeff Aguilar, que rastreó y analizó a los robots, dijo: "Lo más interesante es esta idea de que, si eres ocioso, en algunos casos es mejor".
"Lo que diferencia a los robots es que resulta que si no usas estrategias como el retroceso y la distribución desigual de la carga de trabajo, estos se desempeñan peor que las hormigas y que los modelos teóricos. Porque recién estamos comenzando a tener controles sofisticados y agilidad en los robots. A ellos", afirmó Aguilar.
En comparación con los robots, las hormigas coloradas han desarrollado para evitar los problemas que ocurren cuando hay muchos individuos en un ambiente congestionado.
"Si hay un desastre natural, los robots podrían maniobrar a través de espacios complejos y cerrados. Si todos intentaran ir a la vez, podrían enredarse", explicó Goldman.
"Más adelante, creo que tendremos robots que serán 'terrestremente' capaces y que trabajarán en equipos. Algunos de podrían aplicarse en estas circunstancias", agregó.
En el futuro, al investigador también le gustaría entender cómo las hormigas desarrollan la estrategia más efectiva y aplicar esto en intentar hacer que grupos de robots sean capaces de aprender las mejores estrategias.
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