Un murciélago robot brindó pistas sobre cómo cazan estos animales en la oscuridad

Un equipo internacional de biólogos e ingenieros ha logrado avances en el entendimiento de cómo los murciélagos cazan en la oscuridad, gracias al desarrollo de un murciélago robot innovador.

La colaboración, descrita en un estudio reciente de la Revista de Biología Experimental, reúne la experiencia de científicos como Inga Geipel, investigadora asociada del Instituto Smithsonian de Investigaciones Tropicales, con la precisión técnica de ingenieros capaces de simular el mundo real mediante la robótica. La meta: desentrañar los secretos de la ecolocalización, el sistema sensorial que permite a estos mamíferos orientarse y cazar en la más absoluta oscuridad.

La ecolocalización es la clave del éxito predatorio de los murciélagos. Estos animales emiten chasquidos cortos a través de la boca y captan los ecos que retornan tras rebotar en objetos cercanos, que pueden incluir presas. Analizando la intensidad y el tiempo de llegada de esos ecos, consiguen construir una imagen acústica sumamente detallada de su entorno. Este mecanismo, según explican los investigadores, se asemeja a cómo los vehículos autónomos usan sensores para crear mapas del espacio circundante. La diferencia es que los murciélagos, con solo dos orejas y una boca, realizan esta tarea de manera intuitiva y natural.

El origen de la investigación se remonta casi dos décadas atrás, cuando Inga Geipel comenzó a estudiar de cerca la conducta de los murciélagos en su entorno natural. Su fascinación surgió al verlos volar con destreza en la oscuridad total. El interés de Geipel por el sonido y la música la llevó a preguntarse cómo estos animales “ven” a través del sonido, un tipo de percepción ajeno a los sentidos humanos.

Su trabajo doctoral mostró que los murciélagos orejudos (Micronycteris microtis) se acercan a las hojas en un ángulo preciso, de modo que sus clics de sonar se reflejan como si fueran espejos. Si la hoja alberga una presa, como un insecto, el eco se dispersa y regresa más fuerte, lo que podría indicar un posible alimento.

Aunque esta teoría resultaba plausible, planteaba un desafío fundamental: para detectar con precisión su comida, los murciélagos deberían analizar la orientación de cada hoja que encuentran, una tarea casi imposible en la maraña de ecos de un bosque tropical. El enigma era si una estrategia tan sencilla podría funcionar en condiciones reales, donde miles de hojas vacías compiten acústicamente con aquellas que sí esconden presas.

Para responder a esta pregunta, el equipo decidió construir un murciélago robot. El proyecto se basó en la colaboración entre biólogos y especialistas en robótica, permitiendo traducir hipótesis biológicas en sistemas físicos tangibles. El robot debía replicar la técnica de caza del murciélago real, pero sin añadir complejidades innecesarias. El resultado fue un brazo robótico con un emisor de sonar, que imitaba los chasquidos naturales del animal, y micrófonos colocados a modo de orejas. Todo el sistema iba montado en una pista lineal de tres metros de largo, lo suficientemente compacta para caber en una oficina estándar.

Durante los experimentos, las “hojas” consistían en piezas de cartón impresas en 3D, algunas de las cuales tenían una libélula artificial sujeta en el centro como presa simulada. El robot recorría la pista, emitiendo pulsos de sonar cada medio segundo. La información acústica obtenida formaba una “envoltura de eco” que se enviaba de manera inalámbrica al ordenador que controlaba el brazo robótico. A lo largo de más de 45 pruebas, el sistema demostró una capacidad notable: identificó correctamente hojas con presa en el 98 % de los casos, y apenas cometió un 18 % de errores al marcar hojas vacías como ocupadas.

Un hallazgo fundamental fue que el robot logró estas cifras sin necesidad de evaluar previamente la orientación o el ángulo de cada hoja. Bastaba con que el eco superara un determinado umbral de fuerza y estabilidad para que el sistema lo considerara digno de atención, ignorando el resto. El resultado respalda la hipótesis de Geipel de que los murciélagos utilizan reglas simples y eficientes para cazar incluso en entornos acústicamente complejos.

Sobre el desafío de trasladar el comportamiento de los murciélagos a una máquina y comprobar si una solución sencilla podía funcionar en condiciones reales, el coautor y profesor asociado de biología, ingeniería mecánica e ingeniería eléctrica de la Universidad de Cincinnati, Dieter Vanderelst, afirmó en un comunicado: “Los experimentos de comportamiento ya habían sugerido cómo estos murciélagos podrían resolver el problema de encontrar hojas ocupadas por presas, pero queríamos saber si esa explicación era realmente suficiente para que el comportamiento funcionara”.

Vanderelst también destacó la importancia de la simulación física: “Al construir la estrategia de búsqueda de alimento hipotética del murciélago en un robot y probarla en el mundo físico, podríamos preguntarnos si una solución simple y elegante puede tener éxito en condiciones acústicas complejas”.

Este nuevo murciélago robot se suma a una lista creciente de autómatas inspirados en quirópteros. En 2017, ingenieros de la Universidad de Tel Aviv crearon “Robat”, un robot autónomo con ruedas que navegaba usando únicamente ecolocalización, valiéndose de un altavoz ultrasónico y un sistema de aprendizaje automático.

Por otra parte, científicos de Caltech y la Universidad de Illinois desarrollaron “Bat Bot”, un robot volador con alas articuladas hechas de membrana de silicona ultrafina, capaz de cambiar de forma durante el aleteo. Si bien el prototipo de Geipel puede resultar menos impactante visualmente que estos antecesores, su diseño funcional permite obtener datos más precisos sobre los mecanismos de caza de los murciélagos reales.

De cara al futuro, el equipo de Geipel planea ampliar el alcance de la investigación, incorporando más especies de murciélagos y analizando cómo distinguen entre diferentes tipos de presas. La investigadora reconoce que aún queda mucho por descubrir sobre estos animales, cuya capacidad para orientarse y cazar en la oscuridad sigue desafiando la comprensión humana.