Diferencia entre revisiones de «Physarum polycephalum»
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| − | * 2019: Estudios sobre su capacidad de memoria mostraron que recuerda estímulos químicos y evita repetir errores.<ref>[https://www.frontiersin.org/journals/ecology-and-evolution/articles/10.3389/fevo.2019.00067/full Frontiers in Ecology and Evolution – Information Transfer During Food Choice in Physarum polycephalum]. Consultado el [[31 de diciembre]] de [[2025]].</ref> | + | * 2019: Estudios sobre su capacidad de memoria mostraron que recuerda estímulos químicos y evita repetir errores.<ref>[https://www.frontiersin.org/journals/ecology-and-evolution/articles/10.3389/fevo.2019.00067/full Frontiers in Ecology and Evolution – Information Transfer During Food Choice in Physarum polycephalum]. Consultado el [[31 de diciembre]] de [[2025]].</ref> |
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Physarum polycephalum es un moho mucilaginoso unicelular perteneciente al reino Protista, conocido por sus sorprendentes capacidades cognitivas primitivas. A pesar de no tener cerebro ni sistema nervioso, este organismo ha demostrado comportamientos que se asemejan a la inteligencia y la memoria espacial.
Sumario
Características biológicas
Physarum polycephalum es un organismo unicelular multinucleado que forma una red de pseudópodos para desplazarse y explorar su entorno. Se alimenta de bacterias y materia orgánica en ambientes húmedos, como la hojarasca de los bosques. Su fase vegetativa, llamada plasmodio, puede alcanzar varios centímetros de extensión.
Comportamiento inteligente
Este moho ha sido objeto de numerosos estudios por su capacidad para:
- Resolver laberintos: encuentra el camino más corto hacia una fuente de alimento.
- Optimizar redes: ha replicado estructuras eficientes como la red ferroviaria de Tokio.
- Tomar decisiones: elige entre opciones según condiciones químicas y ambientales.
- Recordar rutas: evita repetir trayectos ineficientes, lo que se interpreta como una forma de memoria sin neuronas.
Historia de la investigación
- 2000: Experimento de Toshiyuki Nakagaki publicado en Nature, donde el moho resolvió un laberinto encontrando el camino más corto hacia la comida.[1]
- 2010: Investigadores japoneses demostraron que podía replicar la red ferroviaria de Tokio, optimizando conexiones de manera similar a sistemas humanos.[2]
- 2019: Estudios sobre su capacidad de memoria mostraron que recuerda estímulos químicos y evita repetir errores.[3]
Aplicaciones científicas
Physarum polycephalum se utiliza como modelo en:
- Inteligencia artificial: algoritmos bioinspirados basados en su comportamiento.
- Robótica blanda: diseño de sistemas adaptativos sin control central.
- Cognición mínima: estudios sobre cómo surge la inteligencia en sistemas simples.
- Divulgación: se emplea en museos y educación para mostrar formas alternativas de inteligencia.
Distribución y hábitat
Es una especie cosmopolita que habita en zonas húmedas, especialmente en bosques templados. Se encuentra sobre troncos en descomposición, hojarasca y suelos ricos en materia orgánica.
Referencias
- ↑ https://www.nature.com/. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- ↑ Cambridge University Press – Slime Mould and Philosophy. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- ↑ Frontiers in Ecology and Evolution – Information Transfer During Food Choice in Physarum polycephalum. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
Fuentes
- Infobae – El blob, un organismo unicelular que asombra a la ciencia. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- Invdes – El blob, un curioso organismo unicelular que asombra a la ciencia. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- WWWhatsnew – Cuando el moho de baba enseña a las máquinas. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- Cambridge University Press – Slime Mould and Philosophy. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- IOPscience – Slime mold on the rise: the physics of Physarum polycephalum. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- Frontiers in Ecology and Evolution – Information Transfer During Food Choice in Physarum polycephalum. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- Springer – A survey on Physarum polycephalum intelligent foraging behaviour. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
- Fujita University – Physarum Solver, shortest path algorithm. Consultado el 31 de diciembre de 2025.
