Post date: julio 07, 2017 | Category: Latest Headlines
CAPÍTULO DE TESIS
Capitulo 3. Entidades biológicas como herramientas para el diseño de la ciudad del s. XXI: El Physarum Polycephalum y la red ferroviaria de la región de Kantō, Japón
Abstract
Investigaciones recientes, han demostrado la capacidad de algunos de los organismos mas simples de la naturaleza para resolver eficientemente situaciones complejas en la lógica del ser humano. Organismos tan elementales como Physarum polycephalum (un plasmodio de células multinucleadas, frecuentemente hallado en las áreas húmedas y sombreadas de los bosques tropicales) poseen habilidades que les permiten establecer patrones de organización con un alto grado de eficiencia dentro de contextos impredecibles. Los resultados de estas exploraciones han motivado a investigadores de diferentes áreas a incursionar en la biomimética en busca de estrategias para enfrentar los desafíos de la sociedad del siglo XXI, incluido el contexto urbano. Toda vez comprendido el comportamiento de estas entidades y los principios que las rigen, será factible su empleo en los sistemas del ser humano, particularmente en el diseño y configuración de la ciudad.
Palabras Clave: biomimética, organismos simples, configuración, colectividad, inteligencia, ciudad.
3.1 Organismos simples para situaciones complejas
Es probable que el desarrollo de la humanidad no dependa mas exclusivamente del intelecto del hombre. Investigaciones recientes, Maze-solving by an ameboid organism (Nakagaki et al., Maze-solving By An Ameboid Organism, 2000) y Rules for biologically inspired adaptive network design (Tero et al., 2010), han demostrado la capacidad de algunos de los organismos mas simples de la naturaleza para resolver eficientemente situaciones complejas en la lógica del ser humano. Los resultados de estas exploraciones han motivado a investigadores de diferentes áreas a incursionar en la biomimética en busca de estrategias para enfrentar los desafíos de la sociedad contemporánea. Desde agencias gubernamentales de inteligencia, hasta compañías armadoras de aeronaves o administradoras de redes de energía eléctrica han recurrido a sistemas diseñados en base al comportamiento de algunas entidades biológicas simples para mejorar su desempeño.
Organismos tan elementales como los protozoos, o medianamente complejos como los insectos, poseen habilidades que les permiten establecer patrones de organización con un alto grado de eficiencia dentro de contextos impredecibles. En todos ellos la colectividad representa el común denominador. Evolucionistas contemporáneos disertan sobre la importancia de este proceso simbiótico como factor clave en la evolución y el origen de las especies, sosteniendo que “ninguna especie existía antes de que las bacterias se fusionaran para formar células mas grandes que constituyeron los ancestros de las plantas y de los animales” (Margulis, 2002, p. 16)
Si bien es cierto que estas entidades biológicas de razonamiento nulo (como los organismos ameboides) o limitado (como los insectos) presentan en conjunto un comportamiento evidentemente inteligente, en el plano individual no lo son. El talento de ciertos insectos, en este sentido, radica en su capacidad para abordar de manera colectiva las complejidades y desafíos de su entorno, siguiendo una serie de principios básicos y anteponiendo los intereses del colectivo a los propios. Así lo expone Peter Miller (2013) en su libro La Manada Inteligente, a la cual define como “un grupo de individuos que interactúan entre sí y con su entorno de tal modo que consiguen, en tanto que grupo, afrontar la incertidumbre, la complejidad y el cambio” (p. 11).
A través de los resultados de diversas investigaciones, llevadas a cabo en Norteamérica y África sobre el comportamiento hormigas, abejas y termitas, Miller identifica tres fenómenos a los que llama principios de la manda inteligente. Con ello, sintetiza el proceso que conduce a estas especies a solucionar de manera optima y eficiente problemas similares a los que enfrenta hoy en día el ser humano en diversos escenarios, incluido el contexto urbano. De tal forma, la manera en que tales organismos responden ante situaciones que les demandan estrategias de estructura, movilidad, comunicación, o resiliencia, puede influir positivamente en la configuración o reconfiguración de la ciudad en el siglo XXI.
Para Miller, la auto organización, comprendida como un mecanismo espontaneo de acciones coordinadas, resultado de la interacción entre varios individuos, representa el primero de los principios de la manada inteligente. Caracterizado por la ausencia de directrices preestablecidas, este fenómeno se sustenta en el control descentralizado, la distribución regulada y la interacción múltiple de su población. De modo que la decisión y respuesta de cualquiera de sus componentes ante una eventualidad en su contexto, repercute sucesivamente en el resto, transformando dinámicamente el todo y adaptándolo a determinados escenarios.
Otro de los aspectos fundamentales de esta fenomenología es la diversidad de conocimiento para la correcta toma de decisiones. Es decir el proceso de recolección de información para el planteamiento de diversas estrategias ante un problema, a favor de la probabilidad. Miller sostiene que “la diversidad de conocimiento es lo que, aplicado con un mínimo de rigor, puede convertir un grupo de individuos comunes y corrientes en un genio insólito” (p. 47).
Finalmente, el concepto de colaboración indirecta, supone un proceso activo donde la interacción de los individuos de un colectivo sucede a través de la libre participación en la configuración de un sistema. Diseñado para ser sometido a una edición continua e infinita, este producto, según Miller, debe ser comprendido como una conversación procesual entre los organismos que lo constituyen, mas allá de su definición física.
Toda vez comprendido el comportamiento de estas entidades y los principios que las rigen, será factible su empleo a los procesos de diseño, particularmente a la configuración de la ciudad. Siempre y cuando éste sea entendido como una herramienta abstracta, libre del prejuicio o el interés del ser humano.
3.2 Inteligencia colectiva
Hasta hace algunas décadas el concepto de inteligencia se limitaba a señalar la habilidad que posee todo individuo para comprender ideas complejas, resolver problemas y adaptarse al medio ambiente. Bajo este esquema, el ser humano dio forma a su estructura social y desarrolló modelos de organización fundamentados en la subordinación. Habiendo establecido previamente parámetros que determinarían el coeficiente intelectual de cada individuo, el sujeto inteligente tendría exclusividad en la toma de decisiones y determinaría por lo tanto las acciones del resto de la población.
Esta particular percepción del ser humano trajo como resultado estructuras jerárquicas y modelos hegemónicos que repercutieron en buena medida sobre la configuración de la ciudad que hoy conocemos. Recordemos que, según Borja (2005), los principales conflictos de la ciudad contemporánea provienen de un crecimiento supeditado a la rentabilidad (p. 47) y al interés ilegitimo de un sector privilegiado de su población.
A finales del siglo XX, tras la aparición de nuevos paradigmas para afrontar el siguiente milenio, surge también una nueva forma de entender la realidad. Desde esta perspectiva, la inteligencia adquiere otra dimensión, donde la colectividad supone la columna vertebral de los procesos que darían solución a los conflictos del ser humano. Así lo afirman Thomas W. Malone y Michael S. Bernstein (2015), la inteligencia “ya no solo nace en el cerebro individual, sino también en grupos de individuos, actuando de manera colectiva” (p. 1)
Ya en el siglo XXI, en un contexto muy definido por las herramientas digitales y las tecnologías de la información el concepto de inteligencia colectiva incorpora al ordenador como una nueva variable y adquiere un carácter cognitivo hibrido. Nacen así, mediante la interacción entre hombre y maquina, sistemas revolucionarios de comunicación, redes intelectuales de control descentralizado y paquetes de software para el proceso de información en dimensiones donde el razonamiento humano se ve rebasado.
Este forma de inteligencia se relaciona estrechamente con el estudio y aplicación del comportamiento de organismos simples a sistemas del ser humano. Puesto que la naturaleza de estas dinámicas obedece a complejos patrones matemáticos, el proceso de medición, abstracción, y aplicación de éstas resulta factible casi de manera exclusiva mediante modelos virtuales programados en ordenadores.
3.3 Fundamentos teóricos para la configuración de la ciudad en los términos de la biomimética
En la actualidad la sociedad alrededor del mundo enfrenta serios problemas relacionados a la habitabilidad urbana. Situaciones que van desde la insostenibilidad de sus asentamientos hasta la problemáticas sociales que de ahí se derivan, han motivado a diseñadores, urbanistas y algunos sectores de la comunidad científica a explorar diferentes áreas del conocimiento en busca de fuentes de información que permitan la configuración o reconfiguración de las ciudades en los términos del desarrollo sustentable, donde la optimización y la eficiencia son factores determinantes para la mejora de la calidad de vida de sus habitantes y la preservación del medio natural.
Puesto que los retos de la urbanización acelerada y los recursos globales limitados se han vuelto mucho mas urgentes, existe la necesidad de encontrar alternativas de diseño que nos permitan considerar la gran escala de un modo diferente a como hemos venido haciéndolo hasta ahora (Mostafavi & Doherty, 2014, p. 13)
Desde civilizaciones tempranas el hombre aprendió a abstraer de la naturaleza información para resolver situaciones relativas a su desarrollo y al acondicionamiento de su entorno; durante siglos, mediante procedimientos basados particularmente en la observación, obtuvo referencias que derivaron tanto en manifestaciones artísticas como tecnológicas.
Hoy, la biomimética es una ciencia ampliamente desarrollada. Sus procesos de abstracción y traducción se sustentan en la investigación científica, de la cual se desprenden diversas metodologías para su practica. Autores como Vincent & Mann (2002), Badarnah & Kadri (2015), Gamage & Hyde (2012) y Pedersen Zari (2015), han desarrollado durante los últimos diez años modelos y metodologías para la generación de conceptos de diseño y su aplicación a favor de la sustentabilidad.
Janine M. Benyus, pionera de esta disciplina y autora Biomimicry: innovation inspired by nature (2002), en su publicación A Biomimicry Primer, sintetiza el planteamiento de un modelo que contempla tres dimensiones en el proceso biomimético a las que llama niveles de abstracción, clasificándolos de la siguiente manera: imitación de la forma, imitación del proceso e imitación del ecosistema. Para Benyus, el resultado ideal comprende todas estas dimensiones a la vez, sin embargo, deja abierta la posibilidad de la exploración individual de cada una de ellas.
En contraste, otros teóricos distan de esta particular forma de concebir desarticuladamente el proceso biomimético. Especialmente en el contexto de la arquitectura, donde predomina la imitación no fundamentada de formas y patrones de la naturaleza, con propósitos meramente estéticos, productos de una disciplina mal entendida.
Morfología y forma son los rasgos mas comunes en ser transferidos de sistemas de la naturaleza a la arquitectura, no obstante, tales rasgos raramente traen consigo alguna función del sistema imitado, y por lo tanto difícilmente representan un producto exitoso de la biomimética (Badarnah & Kadri, 2015, p. 120).
Al margen de las diversas opiniones en la forma de abordar esta disciplina, los procesos configurativos de los organismos simples y la relación que estos guardan con su entorno, representan la base del planteamiento de esta investigación. En ese sentido, aunque se considera un aspecto relevante, la morfología se entenderá como una consecuencia del desarrollo de los dos anteriores.
3.4 Toshiyuki Nakagaki, organismos unicelulares y laberintos
Si bien es cierto que la biomimética ha tenido, en términos generales, un impacto positivo en el área del diseño, sus incursiones en el urbanismo han sido relativamente pocas. Uno de los principales antecedentes para el desarrollo de esta investigación proviene de los laboratorios del Bio-Mimetic Control Research Center, RIKEN en Nagoya, Japón. Ahí, investigadores guiados por el Dr. en Biofísica Toshiyuki Nakagaki, trabajando con cultivos de organismos ameboides, descubrieron patrones de conducta inteligente, que mas tarde servirían de base para las primeras aproximaciones del diseño de la ciudad a la biomimética.
En una investigación publicada en la revista Nature en el año 2000 titulada Maze-solving by an ameboid organism, Nakagaki revela los resultados de exploraciones con células multinucleadas de moho de fango científicamente denominado Physarum polycephalum. Un organismo de aspecto ameboide, frecuentemente hallado en las áreas húmedas y sombreadas de los bosques tropicales, que posee la capacidad de extenderse e interconectarse a través un particular sistema dendrítico que igualmente le permite rastrear y alcanzar su alimento.
Una vez puestas sus cualidades al descubierto, fragmentos de un cultivo del Physarum polycephalum fueron sometidos a una serie de experimentos para comprobar la hipótesis de lo que hoy se teoriza como uno de los hallazgos mas relevantes del siglo XXI para el diseño urbano. “Aquí demostramos que este organismo simple tienen la habilidad de encontrar distancia mínima entre dos puntos en un laberinto” (Nakagaki et al., Maze-solving By An Ameboid Organism, 2000, p. 470).
Al cabo de un set de ejercicios, donde células del plasmodio fueron distribuidas entre los negativos de una película plástica dispuesta en forma de laberinto y colocadas porciones de nutrientes en su comienzo y su final, esta entidad biológica logró resolver con éxito cada una de las pruebas. Algorítmicamente, entre cuatro posibles rutas, fue interconectándose, expandiéndose y contrayéndose hasta crear una red que se extendía sobre la ruta mas corta (Fig.1). Una dinámica con resultados propios de los principios de la teoría de grafos.
Fig.1 Fases de actuación del Physarum polycephalum en laberinto. Copyright 2000 por Nature Magazine
(Nakagaki et al., Maze-Solving by Physarum Polycephalum, 2000)
Mediante el análisis de estos resultados se puso de manifiesto el potencial del los organismos simples para el planteamiento de soluciones de configuración. Y aunque el comportamiento inteligente del Physarum polycephalum en este punto no era comprendido del todo, esta investigación sentaba las bases de estudios que revelarían información que a su vez estimularía planteamientos mas concretos.
En sus conclusiones Nakagaki (2000).señala que:
Para maximizar su eficiencia de búsqueda, y por lo tanto sus posibilidades de supervivencia, el plasmodio cambia su forma (…) hasta crear un conducto que cubre la distancia más corta entre dos fuentes de alimentos. Este notable proceso de computación celular supone que la materia celular pueden mostrar un tipo de inteligencia primitiva (p. 470).
3.5 Atsushi Tero y el diseño de redes biológicamente inspiradas
En los años siguientes Toshiyuki Nakagaki continuó profundizando en el comportamiento de este organismo. A través del análisis de varios modelos, con lo cuales se exploraba el desarrollo y la adaptación de las estructuras que componen sus redes dinámicas, determinó que:
Los comportamientos inteligentes mostrados por el Physarum polycephalum, son un resultado de la capacidad que éste posee para crear y modificar su red tubular. Ésta proporciona un medio de comunicación rápido entre las partes distantes del organismo. (…) esta comunicación es posible a través de la modulación local de la materia en respuesta al estrés, al flujo y a los nutrientes. Por ejemplo (…) la disminución en la oscilación de una fuente de alimento, disminuye el flujo a través de los conductos de la red, lo cual trae como resultado su colapso (y viceversa). Lo cual significa que, información química es transmitida a través de la red seguida de una señal mecánica (Nakagaki & Guy, 2008, p. 66).
Estos antecedentes lo conducirían mas tarde al desarrollo de una investigación clave, en colaboración con el profesor Atsushi Tero, doctor en ciencias por Hakkaido University, Sapporo, Japón, donde se develarían los principios para la aplicación del comportamiento del plasmodio al diseño de la ciudad.
Publicada en el año 2010 en la revista Science con el titulo Rules for Biologically Inspired Adaptative Network Design, esta investigación trae a la luz una nueva forma de entender los procesos de configuración. En ella, Tero adopta los resultados del trabajo de Nakagaki y los traslada de la placa de Petri al restirador, como una respuesta a las insuficiencias de la ciudad contemporánea en términos de infraestructura. Fundamentado en los descubrimientos de su colaborador, Tero condiciona las células multinucleadas del Physarum polycephalum bajo una serie de reglas simples, que llevarían al plasmodio a resolver de manera optima y eficiente las conexiones ideales entre un conjunto de puntos distribuidos sobre una superficie que emulaba la región de Kantō, Japón. Entonces y ahora el área metropolitana mas poblada del mundo (Fig.2).
Partiendo de una critica a las fallas típicas en los sistemas de infraestructura creados por el ser humano, Tero (2010) encuentra en los sistemas de redes del plasmodio Physarum las cualidades necesarias para desarrollar infraestructura en la cual “costo, eficiencia y resiliencia estén apropiadamente balanceados” (p. 439)
Fig.2 Áreas urbanas con mayor población en el mundo. Imagen elaborada por el autor con datos de la 12ª edición del Demographia World Urban Areas 2016:4
Sobre una plantilla con el trazo del área metropolitana de Kantō, fueron colocadas 36 fuentes de nutrientes en las pociones equivalentes a la ubicación geográfica de los principales centros urbanos de esa región. Así mismo, un cultivo del plasmodio Physarum fue puesto sobre el punto que correspondía a la ciudad Tokio. En esta fase experimental, Tero tomó ventaja de la condición fotofóbica de este organismo para determinar los limites de su campo de actuación. Así, a través de haces de luz focalizados simuló circunstancias del medio físico, restringiendo la generación de la red orgánica sobre las partes correspondientes a accidentes topográficos, cordilleras, escurrimientos, ríos, lagos y océano. Fig.3.
Fig.3 Comparación de estructuras de redes formadas por el Physarum polycephalum antes y después de la simulación del contexto (A y B). Comparación de red orgánica con la red ferroviaria metropolitana de Kantō (C y D). Copyright 2010 por Science Magazine (Tero et al., Comparison of Physarum Network With The Tokyo Rail Network, 2010)
Transcurridas 26 horas de proceso, esta entidad biológica fue capaz de interconectar todos los puntos del mapa por los trayectos mas cortos posibles. Mediante su particular método de discriminación de rutas, fue contrayéndose y expandiéndose hasta alcanzar cada uno de las fuentes de alimento. Fig.4. Basándose en los resultados de esta primera parte de la investigación, Tero afirma que “capturar la esencia de este sistema en reglas simples puede ser útil en el desarrollo de redes descentralizadas en diversos dominios” (p. 439)
En la siguiente fase de esta investigación se sobrepuso al resultado del experimento un plantilla a escala con las rutas del sistema ferroviaro de la metrópoli de Kantō. Las coincidencias entre ambos trazos fueron muy aproximadas. Fig.5. Con esta información, Tero concluyó que “las redes creadas por el Physarum mostraron características similares a aquellas de red del sistema ferroviario en términos de costo, eficiencia y tolerancia al error.” (p. 441). Partiendo de este análisis, el equipo de investigadores comenzó a desarrollar modelos matemáticos para la simulación de redes adaptativas.
A través de los modelos de Tero, fue posible “capturar las dinámicas básicas de la adaptabilidad de la red a través de la iteración de reglas locales” (p. 442) Fig.6. La propuesta de un modelo paramétrico biológicamente inspirado, que permitiera el ajuste de la relación costo-beneficio para el desarrollo de aspectos específicos de determinado sistema, abre la puerta a una dimensión donde la biología de la mano de las matemáticas aplicadas y las herramientas digitales tienen la posibilidad de proveer soluciones para prácticamente todos los conflictos a los que el hombre se enfrente.
Fig.4 Physarum polycephalum sobre una placa de Petri resolviendo conexiones entre puntos que emulan los asentamientos mas importantes de la región de Kantō, Japón, en el transcurso de 26 horas. Copyright 2010 por Science Magazine (Tero et al., Network Formation in Physarum Polycephalum, 2010)
Fig.5 Sobreposición de la red ferroviaria de la región de Kantō (Rojo) sobre la red dinámica generada por el Physarum polycephalum. Imagen elaborada por el autor con información modificada obtenida de Science Magazine y www.johomaps.com
Fig.6 Evolución de la dinámica del Physarum mediante un modelo matemático de simulación. Copyright 2010 por Science Magazine (Tero et al., Network Dynamics For The Simulation Model, 2010)
Fig.7 Graficas de desempeño, tolerancia al error y eficiencia arrojados por los modelos matemáticos de Tero. Copyright 2010 por Science Magazine (Tero et al., Transport Performance, Resilience, And Cost For Physarum Network, Model Simulations And The Real Rail Networks, 2010)
Trabajos citados
Badarnah, L., & Kadri, U. (2015). A Methodology For The Generation Of Biomimetic Design Concepts. Architectural Science Review , 58 (2), 120-133.
Benyus, J. (2002). Biomimicry: Innovation Inspired By Nature. New York: Harper Perennial.
Benyus, J. (Febrero de 2005). Biomimicry’s Surprising Lessons From Nature’s Engineers. Recuperado el 1 de Julio de 2016, de TED Ideas Worth Spreading: http://www.ted.com/talks/janine_benyus_shares_nature_s_designs
Borja, J. (2005). Urbanismo Y Ciudadanía. B.MM (6), 43-50.
Gamage, A., & Hyde, R. (2012). A Model Based On Biomimicry To Enhace Ecologically Sustainable Design. Architectural Science Review , 55 (3), 224-235.
Malone, T., & Bernstein, M. (2015). Handbook Of Collective Intelligence. Cambridge: MIT Press.
Margulis, L. (2002). Planeta Simbiítico: Un Nuevo Punto De Vista Sobre La Evolución. Madrid: Debate.
Miller, P. (2013). La Manada Inteligente. Barcelona: Ediciones Destino.
Mostafavi, M., & Doherty, G. (2014). Urbanismo Ecológico. Barcelona: Editorial Gustavo Gili, SL.
Nakagaki et al., T. (2000). Maze-solving By An Ameboid Organism. Nature , 407, 470.
Nakagaki et al., T. Maze-Solving by Physarum Polycephalum. Maze-Solving by An Ameboid Organism. Research Institute For Electronic Science, Hokkaido University, Shimoshidami. (Gráfico)
Nakagaki, T., & Guy, R. (2008). Intelligent Behaviors Of Ameboid Movement Based On Complex Dynamics Of Soft Matter. Soft Matter (1), 57-67.
Pedersen Zari, M. (2007). Biomimetic Approaches To Architectural Design for Increased Sustainability. Sustainable Building Conference. SB07 NZ. Auckland: Victoria University.
Pedersen Zari, M. (2015). Ecosystem Porcesses For Biomimetic Architectural And Urban Design. Architecural Science Review , 58 (2), 106-119.
Rueda, S. (2007). Un Nuevo urbanismo Para Abordar Los Retos De La Sociedad Actual. Neutra: Revista del colegio Oficial de Arquitectos de Andalucia Occidental (15), 30-37.
Tero et al., A. Comparison of Physarum Network With The Tokyo Rail Network. Rules For Biologically Inspired Adaptive Network Design. Research Institute For Electronic Science, Hokkaido university, Sapporo. (Gráfico)
Tero et al., A. Network Dynamics For The Simulation Model. Rules For Biologically Inspired Adaptive Networ Design. Research Institute For Electronic Science, Hokkaido University, Sapporo. (Gráfico)
Tero et al., A. Network Formation in Physarum Polycephalum. Rules For Biologically Inspired Adaptive Network Design. Research Instititute For Electronic Science, Hokkaido University, Sapporo. (Gráfico)
Tero et al., A. (2010). Rules For Biologically Inspired Adaptative Network Design. Science , 327, 439-442.
Tero et al., A. Transport Performance, Resilience, And Cost For Physarum Network, Model Simulations And The Real Rail Networks. Research Institute For Electronic Science. Research Institute For Electronic Science, Hokkaido University, Sapporo. (Gráfico)
Vincent, J., & Mann, D. (2002). Systematic Technology Transfer From Biology To Engineering. Philosophical Transactions Of The Royal Society A , 360 (1791), 159-173.