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El cerebro de la abeja emplea un sistema de reconocimiento de patrones sorprendentemente poderoso y eficiente que podría revolucionar la forma en que construimos máquinas
para ver y pensar
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29 de agosto de 2025
A pesar de tener cerebros del tamaño de una semilla de sésamo, las abejas pueden aprender y reconocer patrones visuales complejos con una sofisticación que rivaliza con la de animales mucho más grandes. Los científicos creen haber descubierto el secreto de esta impresionante capacidad visual.
En un nuevo estudio, publicado recientemente en eLife , un equipo de investigadores de la Universidad de Sheffield en el Reino Unido creó un modelo neuronal que imita la forma en que las abejas exploran activamente su entorno y procesan la información visual.
Los hallazgos revelan cómo el cerebro de la abeja emplea un sistema de reconocimiento de patrones sorprendentemente poderoso y eficiente que podría revolucionar la forma en que construimos máquinas para ver y pensar.
El modelo creado por el equipo de investigadores, liderado por neurocientíficos e ingenieros, construyó un modelo simplificado pero realista del sistema visual de la abeja, incorporando elementos de neurobiología , comportamiento y aprendizaje automático .
El estudio descubrió cómo neuronas específicas en el cerebro de los insectos, llamadas “ neuronas lobulares ”, se autoorganizan en filtros visuales altamente selectivos capaces de codificar información detallada de patrones.
Incluso con recursos neuronales mínimos , el modelo mostró capacidades notables: discriminó con éxito símbolos matemáticos, los cuales pudo generalizar a nuevas tareas visuales e incluso reconoció rostros humanos, todo ello sin aprendizaje de refuerzo ni retroalimentación de recompensa, señala The DeBrief .
El descubrimiento fundamental se centra en la “ visión activa ”, una estrategia en la que los organismos no reciben información visual de forma pasiva , sino que exploran activamente su entorno.
Las abejas hacen esto a través de movimientos deliberados de la cabeza y el vuelo, construyendo imágenes neuronales a lo largo del tiempo en lugar de con una sola mirada.
"En este estudio, hemos demostrado con éxito que incluso los cerebros más pequeños pueden aprovechar el movimiento para percibir y comprender el mundo que los rodea", afirma James Marshall , director del Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad de Sheffield y autor principal del estudio.
“Esto nos demuestra que un sistema pequeño y eficiente puede realizar cálculos mucho más complejos de lo que creíamos posible”, añade el investigador.
Uno de los hallazgos más notables del estudio fue el sorprendentemente bajo número de neuronas necesarias para un funcionamiento eficaz. Con tan solo 36 neuronas lobulares, el modelo obtuvo un rendimiento estadísticamente significativamente mejor en varias tareas de reconocimiento. Incluso con tan solo 16 neuronas , pudo reconocer patrones como espirales o barras inclinadas.
“Las cifras son sorprendentemente pequeñas, incluso para tareas complejas como reconocer rostros humanos”, explica Lars Chittka , profesor de ecología sensorial y del comportamiento en la Universidad Queen Mary de Londres y coautor del estudio.
Los hallazgos podrían tener varias aplicaciones prácticas que van más allá de la neurociencia de los insectos.
La confianza del modelo en reglas de aprendizaje simples y con base biológica abre las puertas al desarrollo de sistemas neuromórficos para robótica, visión artificial y navegación autónoma .
En lugar de requerir redes neuronales masivas con millones de ejemplos etiquetados y vastos recursos computacionales, los futuros sistemas de IA podrían aprender como las abejas: recolectando activamente muestras del mundo, refinando la percepción con el tiempo y desarrollando códigos internos eficientes.
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