Sapos japoneses resolvem problemas computacionais

Redação do Site Inovação Tecnológica - 19/10/2015

O canto da rã arborícola japonesa vai ajudar a melhorar as comunicações sem fios e integrar comunidades em redes sociais.
[Imagem: Borja Calvo]

Dessincronização

Quando os machos da espécie rã arborícola japonesa (Hyla japonica) cantam ao mesmo tempo, as fêmeas não conseguem diferenciar entre eles, a fim de escolher o melhor parceiro.

Por isso, os pretendentes precisam chegar a um acordo e cantar um de cada vez.

Esse processo natural de dessincronização inspirou cientistas espanhóis a desenvolver um algoritmo computacional que poderá ser usado para melhorar as comunicações em sistemas sem fio, como Wi-Fi e Bluetooth, e criar ferramentas para analisar redes sociais como Facebook ou Twitter.

"Este processo é um grande exemplo de auto-organização na natureza, o que nos permitiu desenvolver algoritmos de inspiração biológica," explica Christian Blum, da Universidade do País Basco.

Teoria dos grafos

Para transformar o comportamento das rãzinhas em uma ferramenta computacional, a equipe usou a teoria dos grafos, uma representação que usa pontos interligados por retas para mostrar as interconexões entre nós de uma rede. No caso da bioinspiração, esses nós podem ser as rãs usadas neste estudo, ou formigas, por exemplo,

Ajustando o tempo de "manifestação" de cada nó - o canto de cada macho - e um sistema de feedback que funciona como a resposta da fêmea, a equipe conseguiu reproduzir em software o processo natural de dessincronização, o que poderá ser muito útil nas redes computacionais.

O algoritmo permite, por exemplo, rastrear usuários inativos ou que demandam poucos recursos da rede, detectar comunidades coesas que não interagem com qualquer outra pessoa, descobrir indivíduos populares ou bem conhecidos dentro da rede, ou encontrar usuários que estariam dispostos a se conectar a fim de melhorar as relações entre comunidades específicas.

"Todas essas questões podem ser traduzidas em problemas matemáticos, que podem então ser resolvidos em um gráfico que representa a rede," explicou Blum.

Segundo a equipe, os novos algoritmos "são excelentes, os melhores desenvolvidos até agora, e fizeram significativamente mais do que outros algoritmos, como aqueles inspirados pelo sistema nervoso da mosca Drosophila foram capazes de realizar."

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