Esta startup cree que el moho limoso puede ayudarnos a diseñar mejores ciudades
Oficialmente conocido como Physarum policéfalo, El moho limoso no es ni una planta, ni un animal, ni un hongo, sino un organismo unicelular más antiguo que los dinosaurios. Cuando busca comida, extiende proyecciones en forma de tentáculos en múltiples direcciones simultáneamente. Luego redobla sus esfuerzos por los caminos más eficientes que conducen a los alimentos, abandonando al mismo tiempo las rutas menos productivas. Este proceso crea redes optimizadas que equilibran la eficiencia con la resiliencia, una cualidad muy buscada en los sistemas de transporte e infraestructura.
La capacidad del organismo para encontrar el camino más corto entre múltiples puntos mientras mantiene conexiones de respaldo lo ha convertido en uno de los favoritos entre los investigadores que estudian el diseño de redes. Lo más famoso es que en 2010 investigadores de la Universidad de Hokkaido informaron los resultados de un experimento en el que arrojaron una masa de moho en un mapa detallado del sistema ferroviario de Tokio, marcando las principales estaciones con copos de avena. Al principio, el organismo sin cerebro se tragó todo el mapa. Días después, se había podado a sí mismo, dejando atrás sólo los caminos más eficientes. El resultado refleja fielmente la crimson ferroviaria actual de Tokio.
Desde entonces, investigadores de todo el mundo han utilizado el moho limoso para resolver laberintos e incluso mapear la materia oscura que mantiene unido el universo. Expertos de México, Gran Bretaña y la Península Ibérica han encargado al organismo que rediseñe sus carreteras, aunque pocos de estos experimentos se han traducido en mejoras en el mundo actual.
Históricamente, los investigadores que trabajaban con el organismo imprimían un mapa físico y le añadían moho mucilaginoso. Pero Kay cree que el enfoque de Mireta, que duplicate la construcción de vías del moho mucilaginoso sin requerir organismos reales, podría ayudar a resolver problemas más complejos. El moho limoso es seen a easy vista, por lo que el equipo de Kay estudió cómo se comportan las manchas en el laboratorio, centrándose en los comportamientos clave que hacen que estos organismos sean tan buenos para crear redes eficientes. Luego tradujeron estos comportamientos en un conjunto de reglas que se convirtieron en un algoritmo.
Algunos expertos no están convencidos. Según Geoff Boeing, profesor asociado del Departamento de Planificación Urbana y Análisis Espacial de la Universidad del Sur de California, estos algoritmos no abordan «las realidades confusas de entrar en una sala con un grupo de partes interesadas y co-visionar un futuro para su comunidad». Los problemas de planificación urbana moderna, afirma, no son únicamente cuestiones técnicas: “No es que no sepamos cómo hacer que las redes de infraestructura sean eficientes, resilientes y conectadas; es que hacerlo es un desafío político”.
