abejas, naturaleza, biología, tecnología, ciencia, premios
Imagen: César Mejías

La curiosa historia de cómo las abejas nos ayudaron a tener una Internet más rápida

¿Qué podría tener en común una colonia de abejas con un cuarto de computadores? La curiosidad científica de 5 investigadores llevó un descubrimiento de la apicultura a la ingeniería informática, y hoy permite la carga más eficiente de imágenes, textos y videos.

Por Francisco J. Lastra @efejotaele | 2017-06-28 | 10:53
Tags | abejas, naturaleza, biología, tecnología, ciencia, premios
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¿Te lo perdiste? Regularmente republicamos contenidos vigentes que pueden resultarte interesantes. Hoy destacamos esta nota para subrayar el papel que las abejas juegan en el ecosistema, a través de una historia impactante e interesante. ¡Hoy celebramos el Día Mundial de las abejas!

La cooperación entre las distintas ramas de las ciencias siempre ha tenido un papel vital en el desarrollo de grandes inventos y descubrimientos. Por algo la interdisciplinariedad es una prioridad en universidades e institutos, donde se crean espacios y eventos comunes para que la biología se mezcle con la informática, la física con la psicología y la geología con la alquimia (ok, quizás solo hasta el siglo XVII).

Anteriormente hemos hablado de la "inspiración" biológica que se encuentra en la tecnología. Lejos de ser solo casos anecdóticos, las huellas de la naturaleza se encuentran con frecuencia en los lugares menos esperados.

Este es el caso del "algoritmo de la abeja", una historia genial que nos habla de la importancia del "mestizaje" científico y de buscar respuestas más allá de la pantalla de un computador.

Esa impredecible Internet

Era un día como cualquier otro en la oficina de Craig Tovey, profesor de computación en Georgia Tech, cuando un colega entró buscando ayuda con una espina que le había quedado en su último trabajo.

Sunil Nakrani, profesor invitado en la universidad, venía de trabajar en el gigante de computación IBM, y estaba buscando una solución a un problema que había observado en los data centers de la compañía.

Los data centers son, como lo indica su nombre, centros de datos que almacenan todo lo que circula por internet. Si estás leyendo esto, es porque estás conectado a un computador que aloja nuestro sitio en un data center como este:

Data center de Google con miles y miles de pequeños computadores. Uno de estos, seguramente, procesará tu próxima búsqueda. Fuente: Google

Dentro de los servicios más populares que ofrecen los data centers, está el alojamiento de aplicaciones web, es decir, software que se ejecuta mediante tu navegador. Para abaratar costos, por lo general los servidores se comparten entre muchos clientes, quienes pagan por tiempo de uso del equipo.

Cada compra que haces, video que ves y comentario que dejas, se produce gracias a que uno de estos minicomputadores procesó tu pedido y ejecutó la aplicación web temporal correspondiente en su sistema. ¿Y por qué temporal? Sencillamente porque hay millones y millones de usuarios que están ejecutando web apps cada segundo y los recursos que poseen los equipos son limitados. Es por ello que es esencial que los servidores sean capaces de asignar con inteligencia los recursos disponibles.

Esto no es muy distinto de lo que puede suceder, por ejemplo, en una cadena de restaurants. Se debe manejar el número de trabajadores (servidores) ideal para cada local, para así servir (comida) eficientemente a los clientes. Es algo sencillo en este caso, porque la demanda es más predecible, por lo tanto una entidad central (gerente) puede decidir cuántos recursos asignar a cada local de antemano para luego seguir bañándose en su tina de billetes.

Con Internet no es así. La demanda fluctúa increíblemente: una tormenta, el fichaje de un futbolista o los resultados de la PSU, pueden disparar repentinamente ciertas peticiones específicas (el pronóstico del clima, fotos del jugador o los resultados de la prueba).

Y aquí estaba el problema: Nakrani consideraba que por entonces -año 2002- los algoritmos y fórmulas utilizadas en los data centers no eran lo suficientemente eficientes y buscaba un nuevo enfoque que podría no solo aumentar las ganancias económicas de estos lugares, sino también proveer de una mayor rapidez a quienes están todo el rato pidiendo datos a estos computadores (¡nosotros!).

Tovey, por otro lado, solo pensaba en abejas.

Una dulce solución

La solución que comenzaba a esbozar el informático, tenía que ver con un algoritmo que había "descubierto" unos 15 años antes, en 1988. Por entonces, él y otros dos colegas ingenieros de la misma Georgia Tech habían escuchado casualmente una charla sobre la particular forma que tenían las abejas de sobrevivir cada año.

Previo al invierno, cada colonia debe acumular suficiente miel para poder sobrevivir esta dura temporada. La única forma de hacerlo es enviando abejas obreras recolectoras (que componen cerca de un quinto de la población) a reunir grandes cantidades de néctar a lo largo de extensos terrenos. Esto trae tres grandes desafíos que, de no ser superados, el invierno augurará la muerte:

- Identificar zonas específicas ricas en flores.

- Dividir inteligentemente la densidad de abejas. Porque, por ejemplo, si demasiadas sobreexplotan esa zona rica, pronto dejará de ser eficiente.

- Enfrentar ambos cambiantes escenarios sin la presencia de una entidad central. Porque ni las abejas reinas pueden saber dónde se hallan esas zonas ricas, ni hasta cuándo serán productivas.

Si bien la abeja solo conoce la rentabilidad de la zona que trabaja, también tiene un as bajo la manga el aguijón para estimar la situación de "su" terreno en relación a otros trabajados por la colonia. Si al llegar a una colmena tiene dificultades para que esta reciba su aporte, lo toma como un indicador de que la comida abunda en la zona y que "su" pedazo de tierra no es la gran cosa. Entonces la abeja cambia rumbo hasta una colmena que acepte su néctar con facilidad, indicador de que escasea más en los alrededores, y concluye lo opuesto: vaya, comparado con estos pobres infelices me gané la lotería.

A diferencia de un humano que no diría nada y se iría a, digamos, Rumania con sus millones, la abeja quiere compartir la buena nueva. Para ello realiza una danza (un "meneo" o "bamboleo" para ser más exactos) para indicar la dirección y la distancia de "su" pedazo de tierra. Otras recolectoras captan el mensaje y se dirigen a la misma zona.

Así es como las abejas, de forma colectiva y sin centralización involucrada, deciden inteligentemente la distribución de individuos, incluso en una situación en permanente cambio (dado que la rentabilidad de los terrenos varía bastante). Si bien el sistema no es perfecto -las abejas pueden necesitar hasta 50 "meneos" para captar el mensaje- es, sin duda, una gran estrategia refinada por miles de años de evolución.

Los ingenieros, quienes tenían un interés especial en la optimización de sistemas, vieron que habían encontrado sus almas gemelas y contactaron al autor de la charla, el biólogo de Harvard Thomas D. Seeley.

Pocos años después, Tovey realizaba un estudio en conjunto con Seeley donde observaron que el sistema de las abejas, bajo condiciones muy variables, era incluso más eficiente que uno hipotético de distribución óptima, es decir, donde cada nueva abeja sabe mágicamente dónde se sitúa el terreno más rentable. A la vez, el trío de ingenieros más el biólogo publicaban otro estudio donde desarrollaban modelos matemáticos que podían imitar una colonia real.

El fin era claro: tomar este sistema natural tan eficiente, y traducirlo a fórmulas y algoritmos que pudiesen aplicarse a otros sistemas. ¿Cuáles? Ahí estuvo el problema. Pese al gran valor que tenía para las abejas, los científicos no lograron dar con un escenario donde calzara el modelo... hasta que aquel profesor invitado entró a la oficina de Tovey.

Bzzzness is Bzzzness

Volviendo a 2002, el ingeniero pensaba en abejas, porque todo lo que le decía Nakrani se alineaba con el sistema de ellas.

Los servidores vendrían siendo las abejas recolectoras, y la dinámica comunidad de clientes utilizándolos serían -aunque suene muy cursi- el cambiante escenario de tierras floridas. El desafío es maximizar los ingresos, no de néctar en este caso, sino de dinero que pagan los clientes por el tiempo de uso de un servidor. Algo complejo no solo por la fluctuante demanda sino también porque la tarifa de cada servicio varía.

Así como la penalización de una abeja trabajando una zona no rentable es menos néctar en la colonia, un servidor compartido, dado que solo puede ejecutar una aplicación web a la vez y cambiar entre ellas requiere tiempo para "limpiarlo", también sufre penalidades en forma de menos ingresos.

El desafío era, entonces, el mismo enfrentado por las abejas: ¿cómo estimar la rentabilidad de cada servicio requerido por un cliente en un escenario tan variable como la Internet? ¿Y cómo dividir el número finito de servidores para maximizar esa ganancia?

El algoritmo que en 2014 publicaron Nakrani y Tovey, llevaba el mundo de las abejas a los servidores, haciendo que cada uno pudiese calcular la rentabilidad de su servicio actual, el que luego comparten con otros para así establecer el valor en relación a todos los otros servicios del momento. Si se detecta que un servicio está siendo especialmente rentable, se emite un "meneo" matemático que lleva a otros servidores a sumarse.

Puesto a prueba, el algoritmo aplicado en data centers se lució en escenarios de tráfico altamente variable (como suele ser Internet), superando en eficiencia al sistema tradicional en un 20%, casi igualando a un hipotético sistema omnisciente.

Hurra por la naturaleza

Esta particular unión de profesiones y especies produjo lo que hoy es la piedra angular de muchos servicios de alojamiento, permitiendo a las empresas aumentar sus ingresos y a los usuarios de Internet disfrutar del tráfico más expedito de datos.

El trabajo fue incluso reconocido en 2016 con un Golden Goose, premio que destaca estudios de bajo perfil que terminan cambiando las reglas del juego. El comité además lo destacó como un gran ejemplo de la aplicación biológica al campo de la ingeniería, algo que, aunque no se note, es mucho más común de lo que podríamos pensar (las hormigas son otras preferidas de los ingenieros).

Aún más importante, es una historia que nos confirma que, como Newton podría atestiguar, las soluciones a veces pasan por salir de las cuatro paredes y buscar ayuda en la misma naturaleza, esa misma que tan poco crédito le damos y de la que tanto nos aprovechamos.

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Comentarios
Marco Canepa | Editor | 2017-07-04 | 12:46
0
Intedezaaaaaaaaaaaante!
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