Modelo de optimalidad

Las células exhiben comportamientos precisos en respuesta a señales físicas. ^{[ 5 ]} Esta optimización se ha modelado cuantificando la información que un sensor puede aprender de su entorno físico. ^{[ 6 ]} En las últimas décadas, los experimentos han observado optimización biofísica en la quimiosensación, ^{[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]} la mecanosensación, ^{[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]} y la detección de luz. ^{[ 6 ] [ 15 ] [ 16 ]}

En la costa del Pacífico de Canadá, los cuervos se alimentan de buccinos , una especie de molusco . Para romper la concha del molusco, los cuervos vuelan y dejan caer los buccinos sobre las rocas. Reto Zach construyó un modelo de optimización para predecir la altura óptima a la que los cuervos dejan caer los buccinos. ^{[ 17 ]} El beneficio en este modelo es la tasa de éxito al romper la concha del buccino, mientras que el costo principal es la energía gastada en el vuelo. Si los cuervos no volaran lo suficientemente alto, tendrían poco éxito al romper las conchas de los buccinos. Sin embargo, los cuervos podrían desperdiciar energía valiosa si suben demasiado alto. En su modelo, Zach predijo la altura óptima para que los cuervos dejaran caer los buccinos. Para ello, calculó la distancia total que cada buccino fue dejado caer antes de romperse con éxito. Los buccinos dejados caer desde 3 metros o menos en realidad habían recorrido grandes distancias totales porque tuvieron que ser dejados caer numerosas veces para romperse. Por otro lado, los caracoles marinos lanzados desde 5 y 15 metros requerían aproximadamente el mismo número de lanzamientos para romperse; sin embargo, los cuervos obviamente tendrían que trepar más alto para romper un caracol a 15 metros que a 5 metros. Zach predijo que 5 metros sería la altura óptima de lanzamiento. Los resultados indicaron que los cuervos siguen este modelo, ya que la altura promedio de lanzamiento fue de 5,2 metros.

Las moscas del estiércol son una especie polígama que se aparea en los excrementos de vaca. El comportamiento de copulación de esta especie también puede modelarse utilizando el teorema del valor marginal. Se ha descubierto que en los casos en que dos moscas del estiércol macho copulan con la misma hembra en una sucesión relativamente rápida, el segundo macho fertilizará el 80% de los huevos, mientras que el primero solo fertilizará el 20%. Esto crea un dilema para las moscas del estiércol macho. Cuanto más tiempo permanezcan con una hembra después de la copulación, mejor podrán protegerla de copular con otros machos, aumentando así la probabilidad de transmitir sus genes a su descendencia. Sin embargo, cuanto más tiempo permanezca el macho con una hembra individual, menor será la probabilidad de que encuentre otras parejas. Geoff Parker predijo que un modelo de optimización que comparara estos dos comportamientos se vería afectado por el tiempo de viaje entre dos parches. ^{[ 18 ]} Por ejemplo, las distancias cortas entre los excrementos de vaca deberían ampliar el conjunto de parejas disponibles en una ubicación geográfica específica. Parker predijo que, en estas condiciones, las moscas del estiércol tendrían más probabilidades de abandonar a su pareja actual antes para buscar otras. Pero si las heces de vaca son escasas, a un macho de mosca del estiércol le convendría dedicar más tiempo a proteger a su pareja, asegurando así la transmisión de sus genes, ya que podría tener dificultades para encontrar otra. Los resultados del experimento de Parker concuerdan con este modelo.

Un uso común del modelo de optimalidad se encuentra en la teoría de la búsqueda óptima de alimento . Por ejemplo, el comportamiento de búsqueda de alimento en los estorninos se puede predecir utilizando un modelo de optimalidad, específicamente un modelo del teorema del valor marginal . Los investigadores compararon la cantidad de tiempo que un ave busca alimento con la distancia que recorre hasta el área de búsqueda. ^{[ 19 ]} Las aves intentan maximizar la cantidad de alimento que llevan de regreso a sus crías. Los estorninos alimentan principalmente a sus crías con tipúlidos . A medida que los estorninos recolectan más tipúlidos, se vuelve cada vez más difícil y requiere más tiempo encontrar tipúlidos posteriores con la presa adicional en sus bocas. Por lo tanto, en algún momento, les conviene dejar de gastar energía extra para encontrar más alimento y regresar a sus nidos. Un gráfico de este fenómeno, llamado curva de carga, compara el tiempo de búsqueda de alimento con la cantidad de presas capturadas. Alex Kacelnik predijo que la curva fluctuaría dependiendo del tiempo de viaje del estornino. Predijo que los estorninos que viajan más lejos pasarían más tiempo en el sitio de búsqueda de alimento para lograr un comportamiento de búsqueda óptimo. Es importante que estos estorninos pasen más tiempo en la zona de forrajeo, ya que el desplazamiento de ida y vuelta desde el nido requiere mucha energía. Por otro lado, predijo que los estorninos que recorren distancias más cortas hasta las zonas de forrajeo deberían dedicar menos tiempo a la búsqueda, realizando viajes más frecuentes para optimizar su comportamiento. Dado que estos estorninos tienen que recorrer una distancia menor, no necesitan invertir tanta energía en la búsqueda de tipúlidos, ya que les resulta más fácil regresar a la zona de forrajeo. Sus resultados fueron consistentes con sus predicciones.