La imagen de las vacas pastando en un campo ha evocado durante mucho tiempo una nostalgia romántica por el ritmo relajado de la vida rural. Con una inspección más cercana, sin embargo, Los investigadores han reconocido que lo que parece ser una manada dispersa al azar que come pasto pacíficamente es de hecho un sistema complejo de individuos en un grupo que enfrenta diferentes tensiones. Un equipo de matemáticos y un biólogo ahora ha construido un modelo matemático que incorpora una función de costo al comportamiento en tal manada para comprender la dinámica de tales sistemas.

La investigación de sistemas complejos analiza cómo los sistemas muestran comportamientos más allá de los que pueden producir los componentes individuales de forma aislada. Este campo que emerge rápidamente se puede utilizar para dilucidar los fenómenos observados en muchas otras disciplinas, incluida la biología, medicamento, Ingenieria, física y economía.

"La ciencia de sistemas complejos busca comprender no solo los componentes aislados de un sistema dado, pero cómo interactúan los componentes individuales para producir un comportamiento grupal 'emergente', "dijo Erik Bollt, director del Clarkson Center for Complex Systems Science y profesor de matemáticas y de ingeniería eléctrica e informática.

Bollt realizó el trabajo con su equipo, escrito por el becario postdoctoral Kelum Gajamannage, que se informó esta semana en la revista Caos .

"Las vacas que pastan en un rebaño es un ejemplo interesante de un sistema complejo, ", dijo Bollt." Una vaca individual realiza tres actividades principales a lo largo de un día normal. Come permanece de pie mientras realiza algunos procesos digestivos, y luego se acuesta a descansar ".

Si bien este proceso parece bastante simple, también hay un equilibrio de la dinámica de grupo en el trabajo.

"Las vacas se mueven y comen en manadas para protegerse de los depredadores, "dijo Bollt." Pero como comen a diferentes velocidades, el rebaño puede seguir adelante antes de que las vacas más lentas hayan terminado de comer. Esto deja a estas vacas más pequeñas enfrentando una difícil elección:Continuar comiendo en un grupo menos seguro, o muévete hambriento con el grupo más grande. Si el conflicto entre alimentarse y mantenerse al día con un grupo se vuelve demasiado grande, puede ser ventajoso para algunos animales dividirse en subgrupos con necesidades nutricionales similares ".

Bollt y sus colegas incorporan una función de costos en su modelo para capturar estas tensiones. Esto agrega complejidad matemática a su trabajo, pero se hizo evidente que era necesario después de discutir el comportamiento de las vacas con su coautor, Marian Dawkins, un biólogo con experiencia en la investigación de vacas.

"Algunos hallazgos de la simulación fueron sorprendentes, "Dijo Bollt." Uno podría haber pensado que habría dos grupos estáticos de vacas, las que comen rápido y las que comen lento, y que las vacas dentro de cada grupo llevaban a cabo sus actividades de manera sincronizada. En cambio, descubrimos que también había vacas que se movían de un lado a otro ".

"La causa principal es que este complejo sistema tiene dos ritmos en competencia, "Bollt también dijo." El grupo de animales de gran tamaño tenía un ritmo más rápido y el grupo de animales de tamaño pequeño tenía un ritmo más lento. Para ponerlo en contexto, una vaca puede encontrarse en un grupo, y después de algún tiempo el grupo es demasiado rápido. Luego pasa al grupo más lento, que es demasiado lento, pero mientras se mueve entre los dos grupos, la vaca se expone más al peligro de los depredadores, provocando una tensión entre la necesidad de comer de la vaca y su necesidad de seguridad ".

El modelo existente y la función de costos podrían usarse como base para estudiar otros animales de pastoreo. En el futuro, incluso puede haber margen para incorporarlo en estudios sobre el comportamiento humano en grupos. "La función de costos es una herramienta poderosa para explorar los resultados en situaciones en las que hay tensiones a nivel individual y grupal en juego, "dijo Bollt.