Andrew King, biólogo de la universidad galesa de Swansea, comenzó por equipar con un arnés con GPS a un perro pastor (una hembra de raza Australian Kelpie) y un rebaño de ovejas Merino. Luego observó el comportamiento de unos y otros en una pradera del sur de Australia, registrando los movimientos de cada individuo con una precisión de 10 a 20 centímetros.
Daniel Strombom, matemático de la Universidad sueca de Uppsala, analizó junto a sus colegas estos datos para establecer el algoritmo (serie de operaciones que permiten resolver un problema) que rige las decisiones y las acciones del perro pastor. Para su gran sorpresa, un simple modelo permite realizar una tarea aparentemente muy compleja. Se resume en dos reglas: juntar las ovejas cuando se dispersan y empujarlas hacia adelante cuando vuelven a reunirse.
“Tuvimos que imaginar lo que veía el perro para desarrollar nuestro modelo. ‘Grosso modo’, él ve cosas blancas amontonadas delante suyo. Si ve espacios entre las ovejas, o si esos espacios se agrandan, el perro las tiene que juntar”, explica Andrew King en un comunicado. “Si se observa a un perro pastor en acción, el perro va y viene detrás del rebaño, exactamente de la misma manera que lo que hace nuestro modelo”, asegura.
Los matemáticos del equipo ensayaron otros modelos, pero las simulaciones fueron mucho menos concluyentes. “Los otros modelos no parecen capaces de cuidar rebaños de gran tamaño; cuando la cantidad de individuos supera la cincuentena, hay que agregar pastores o perros”, destaca Daniel Strombom.
Este descubrimiento, publicado el miércoles en la revista británica Journal of the Royal Society Interface, podría tener múltiples aplicaciones, en el campo de la robótica por ejemplo, según los investigadores.
El algoritmo del perro pastor podría servir para mantener alejados a los animales en zonas peligrosas pero también para el manejo de muchedumbres o la limpieza del medio ambiente, estimó Andrew King.
