O comportamento dos cães pastores sempre deixou os matemáticos tão espantados que trataram de reduzir seus movimentos a alguns quantos algoritmos úteis. Em cada campina e pradaria do mundo, um rebanho de ovelhas desordenadas e rebeldes é guiado por um latido cego que sabe se fazer obedecer, mas como isso é feito exatamente?

Um cão de pastoreio parece ir por trás do rebanho latindo a torto e a direito, por um lado e pelo outro. Quando esse modelo se translada a instruções de computador, funciona bem se o rebanho for mantido com menos de 40 indivíduos; para além disto, as ovelhas virtuais formam subgrupos e deixam de obedecer o cão pastor. Mas na vida real, os cães pastores podem mover mais de 80 animais.

Um grupo de pesquisadores britânicos e suecos liderados por Andrew J. King decidiu, em vez de transportar preconceitos teóricos a modelos matemáticos, observar o movimento real dos cães pastores, em um novo estudo.

Um rebanho de 46 ovelhas de 3 anos e uma Kelpie australiana (todos equipados com transmissores GPS) devia ser movido através de um campo de 5 hectares. Utilizando os pontos do sistema de posicionamento global derivou-se um modelo matemático que descreve as regras do movimento do rebanho, bem como das decisões do cão pastor.

Este modelo foi reduzido a duas regras: se o cão pastor observa que as ovelhas se dispersam, deve guiá-las juntas em um movimento de coleta, e quando as ovelhas estão juntas, deve guiá-las para onde deseja, em um movimento de condução.

Coletar e conduzir dependem da coesão do grupo mas, desde o ponto de vista do cão pastor, trata-se de uma nuvem de indivíduos. Segundo os pesquisadores, se o cão observa vazios na continuidade da massa de ovelhas, reúne-as. Os usos deste conhecimento não pretendem substituir aos cães pastores por robôs.

A ideia seria mais visando treinar robôs para que pastoreiem outros robôs de volta a uma base, ou para ensinar a um grupos de robôs a limpar derrames petroleiros na água. Igualmente, poderia ser extremamente útil para controlar grupos de pessoas, especialmente em situações em que grupos de pessoas têm pouca informação ou são susceptíveis de imitar o comportamento dos outros. Isto é especialmente comum em situações de pouca visibilidade, e as pessoas precisam escapar de uma sala cheia de fumaça.

Também parece útil em geral, para qualquer situação de emergência em que as pessoas precisam ser eficientemente evacuadas de alguma situação de risco ou perigo: dispositivos explosivos, atiradores, vazamentos de gás. Em tais situações, poderia ser possível agrupar os movimentos de pessoas para as saídas utilizando um robô pastor. E ainda que os pesquisadores não citem, poderia muito bem ser aplicado a uma teoria política de controle de massas.

Via | io9.

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