El halcón ha aterrizado: frenar en el aire para priorizar la seguridad sobre la energía o la velocidad

Investigadores de la Universidad de Oxford han descubierto que los halcones controlan su vuelo para garantizar las condiciones de aterrizaje más seguras cuando se posan, incluso si les lleva más tiempo y energía hacerlo. Comprender cómo las aves optimizan sus maniobras de aterrizaje a través del aprendizaje puede ayudar a desarrollar aeronaves pequeñas capaces de posarse como pájaros.

En una nueva investigación publicada en Naturaleza, cuatro halcones de Harris que llevaban pequeños marcadores retrorreflectantes fueron rastreados volando de un lado a otro entre dos perchas. Sus movimientos precisos fueron registrados por 20 cámaras de captura de movimiento ubicadas alrededor de la habitación, lo que permitió al equipo de investigación reconstruir sus rutas de vuelo en más de 1500 vuelos. Luego, el equipo de investigación utilizó simulaciones por computadora para comprender por qué las aves eligieron su camino particular hacia la percha.

Los aviones tienen el lujo de usar una pista para frenar después de aterrizar para reducir la velocidad. Por el contrario, las aves deben frenar antes de llegar a la percha; sin embargo, reducir la velocidad a una velocidad segura mientras vuelan corre el riesgo de detenerse, lo que lleva a una pérdida repentina del control del vuelo. Los investigadores descubrieron que los halcones siguen una ruta de vuelo que los ralentiza a una velocidad segura pero minimiza la distancia desde la percha en la que se detienen.

Para minimizar el estancamiento, los halcones se zambulleron hacia abajo mientras aleteaban, antes de extender sus alas en una postura de deslizamiento mientras se abalanzaban hacia la percha. Al seleccionar la velocidad y la posición correctas desde las cuales descender en picado hasta la percha, las aves ya estaban a una distancia de agarrar la percha cuando se detuvieron, manteniendo sus aterrizajes lo más seguros y controlables posible.

La coautora principal, la Dra. Lydia France, del Departamento de Biología de la Universidad de Oxford, dijo: «Descubrimos que nuestras aves no estaban optimizando ni el tiempo ni la energía gastada, por lo que sus trayectorias en picado no eran las opciones más cortas ni más baratas para llegar desde A a B. En cambio, nuestras aves estaban reduciendo la distancia desde la percha en la que se estancaron y fueron incluso mejores para limitar la pérdida que nuestro modelo informático simplificado.’

«Los tres pájaros juveniles volaron directamente entre las perchas aleteando durante los primeros vuelos de su período de familiarización, pero pronto adoptaron el comportamiento de descenso en picado indirecto característico de las aves experimentadas», explicó el coautor principal, el Dr. Marco KleinHeerenbrink, Departamento de Biología de la Universidad de Oxford.

El aterrizaje es una maniobra crítica y la entrada en pérdida ha sido la causa de muchos accidentes aéreos. Observar a las aves y preguntarnos cómo resuelven el problema del aterrizaje seguro podría ayudarnos a encontrar nuevas soluciones de diseño bioinspiradas para nuestras propias tecnologías, incluidas aeronaves pequeñas capaces de posarse como pájaros.

Comprender cómo las aves aprenden tareas motoras complejas como aterrizar también podría ayudar a mejorar la inteligencia artificial (IA). Cuando los ingenieros aeronáuticos usan computadoras para resolver el problema de posarse utilizando un enfoque de prueba y error para refinar los datos, puede tomar decenas de cientos de horas encontrar una respuesta. Sin embargo, los halcones encuentran una solución optimizada en un puñado de vuelos, lo que muestra la brecha que aún existe entre la inteligencia natural y la artificial.

“La tecnología de captura de movimiento nos ha permitido analizar miles de vuelos a la vez, respondiendo preguntas que nunca antes hubiéramos podido hacer. De cara al futuro, esto abre la tentadora posibilidad de comprender cómo los animales aprenden tareas motoras complejas, como aprender a volar, y de revolucionar cómo los sistemas robóticos pueden hacer lo mismo”, dijo el autor principal, el profesor Graham Taylor.