Stormi intelligenti

zebra.: Insieme a suo marito Andrea Cavagna, ha studiato da oltre vent’anni gli stormi di storni, qui a Roma. Più di recente avete esteso la ricerca anche alle zanzare. Che cosa hanno in comune questi animali?

Irene Giardina: Gli stormi di uccelli, così come le mandrie di mammiferi, i pesci e i moscerini, sono tutti esempi di sistemi biologici composti da tanti individui che manifestano un comportamento collettivo con grandi proprietà di coerenza. E una cosa che i biologi avevano già capito, da tanti anni, è che in molti casi questa coerenza non è determinata da un leader. Se sei mai stato a Roma d’inverno, hai visto queste bellissime evoluzioni che fanno gli storni in cielo, più o meno nel periodo del tramonto. Questo è uno di quei casi in cui non c’è un leader, un uccello capo che si muove e tutti gli altri lo seguono. 

“Una volta allineate le velocità, gli individui si muovono tutti insieme.”

Eppure riescono a coordinarsi. Come?

Anche se non c’è un leader ci sono delle interazioni tra di loro, delle regole di mutua imitazione: un uccello guarda i suoi vicini e cerca di volare come loro. E i suoi vicini guardano i loro vicini e li imitano. Se questo processo imitativo è sufficiente, la tendenza a fare quello che fanno gli altri si propaga a tutto il gruppo. Qui si tratta di un meccanismo che è stato molto studiato in fisica, perché ci sono tanti fenomeni in cui comportamenti collettivi originano da interazioni locali. L’esempio più vicino è il ferromagnete. Il magnetismo nasce su livello microscopico da un processo di allineamento tra i momenti magnetici di singoli atomi. L’analogia con lo stormo è questa: al posto dei singoli atomi ci sono gli uccelli, e al posto dello spin la velocità degli uccelli. Una volta allineate le velocità, gli individui si muovono tutti insieme. Siccome in fisica il ferromagnetismo è l’archetipo dei fenomeni collettivi, abbiamo un sacco di tecniche per quantificare l’ordine direzionale e capire i meccanismi di propagazione. Quando abbiamo cominciato a studiare gli stormi l’idea era: usiamo questo framework per capire meglio come funzionano, sperando di poter stabilire delle leggi e scrivere un modello.

Il suo approccio si basa sulla fisica microscopica, sulle interazioni tra atomi. Come funziona su una scala più grande, con animali complessi e comportamenti biologici?

Diciamo che i fisici hanno in mente il mantra della minimalità: vuoi un modello con due o tre parametri che catturi bene quantitativamente il comportamento del sistema e che riesci ad interpretare. Un atomo è già un oggetto complicato, ma per un sistema biologico complicatissimo, come un uccello, chi ci dice che possiamo trovare dei modelli semplici? Il motivo per cui pensiamo che sia possibile è che in fisica si è visto che nel comportamento collettivo su larga scala — non del singolo individuo, ma della collettività — i dettagli precisi dei singoli individui non hanno importanza. Ci sono soltanto delle proprietà molto generali che contano. Questo ha una conseguenza enorme: puoi usare gli stessi modelli teorici per raggruppare in classi e descrivere tantissimi fenomeni diversi che si comportano in modo uguale. In fisica si chiama universalità. 

“Gli uccelli vogliono volare insieme per motivi antipredatori.”

Lo stormo è un fenomeno tutt’altro che nuovo: se ne parlava già nell’antichità. Perché ha richiesto così tanto tempo prima di essere studiato in modo scientifico?

C’erano già dei fisici, quando abbiamo cominciato, che avevano sviluppato dei modelli. Ma per tanto tempo mancavano dati su sistemi grandi. Se il sistema è troppo piccolo, trovi ancora l’effetto di tutti i dettagli dei singoli individui, e non emergono le proprietà collettive. Ti serve una critical mass. Ma le tecniche esistenti di fotografia stereoscopica non erano in grado di ricostruire le traiettorie di migliaia di uccelli allo stesso tempo. In generale funziona così: per recuperare le traiettorie devi capire le posizioni tridimensionali di ogni uccello in ogni istante di tempo. Quindi bisogna conoscere la distanza tra te e l’individuo. Se fai due foto da posizioni diverse, la proiezione dell’individuo sui due sensori sarà diversa. E ci sono relazioni matematiche che legano questa diversità con la distanza. Questo poi ti permette di capire la posizione esatta di ogni uccello. Funziona esattamente come i due occhi umani. Il problema è che tu non hai un solo oggetto da ricostruire, ne hai magari 4.000. Quindi, quando prendi le foto, due individui possono anche essere l’uno davanti all’altro e non riesci a capire chi è chi: l’ambiguità cresce. Per risolvere questo, abbiamo sviluppato un algoritmo, che si chiama Greta, che riusciva a ricostruire le traiettorie tridimensionali anche in grandi stormi. Questo è stato il nostro primo grosso contributo al campo.

Questo vi ha permesso di studiare stormi delle dimensioni che si trovano in natura. Cosa avete scoperto?

Una volta che abbiamo avuto questi dati, abbiamo scoperto tante cose. Per esempio: è il numero di vicini che ha importanza per il movimento collettivo, non la distanza tra gli individui. Gli uccelli interagiscono visivamente con i primi sette o otto vicini, indipendentemente da quanto siano lontani. Anche tantissimi altri animali hanno questo limite di sette. Quando c’è un attacco di un falco, per esempio, la risposta parte sempre da alcuni individui che se ne sono accorti e cominciano a girare prima, poi i vicini girano, poi i vicini dei vicini – senza sapere che c’è un falco. E così, se tu guardi uno stormo di uccelli, vedi che a un certo punto curvano insieme. Abbiamo studiato questo fenomeno e abbiamo visto che la legge di dispersione dell’informazione era lineare, come le onde elettromagnetiche o le onde causate da un sasso buttato in acqua.

“Gli sciami di moscerini maschi si formano vicino a dove le femmine depongono le uova e vogliono rimanere dove sono per favorire l’accoppiamento.”

E i moscerini? Uno stormo sembra ordinato, uno sciame di moscerini sembra caotico.

Abbiamo studiato i moscerini esattamente perché sono disordinati. Gli sciami si formano su pozze d’acqua, e sembra che ognuno voli per i fatti suoi. Noi abbiamo visto che invece non è così. Se prendi la velocità di un individuo e la velocità di un altro, puoi misurare che si influenzano, anche se non hanno un ordine direzionale come gli storni. Quello che abbiamo capito è che lo stesso tipo di modelli descrive anche gli sciami di moscerini. Ma negli uccelli il sistema ordina, mentre gli sciami non riescono a ordinare completamente. Si formano regioni correlate di individui, ma non c’è un ordine totale. 

Perché questa differenza tra i due?

Queste due tipologie sono funzionali alla biologia del sistema. Gli uccelli vogliono volare insieme per motivi antipredatori. Gli sciami di moscerini maschi invece si formano vicino a dove le femmine depongono le uova e vogliono rimanere dove sono per favorire l’accoppiamento. D’altra parte, gli serve un certo grado di mutua influenza, per reagire come gruppo se arriva il calabrone. Devono essere disordinati ma non troppo. Questa è una cosa interessante perché ti fa vedere che anche se i modelli sono ispirati a quelli fisici, ci sono degli ingredienti di natura squisitamente biologica. 

Viste le somiglianze tra animali così diversi, è possibile che lo studio degli stormi e degli sciami ci insegni qualcosa anche sul comportamento umano?

La struttura dei modelli usati per studiare fenomeni di traffico o folle è molto simile. Pensa a quando guidi in autostrada con traffico: ti prendi un certo numero di macchine di riferimento come fanno anche gli storni con i loro vicini. Ma ci sono delle differenze, perché le nostre strategie di azione non sono meccanicistiche semplici. Non imito i miei vicini, punto e basta. Utilizzo un ragionamento strategico. 

“Gli umani non si sono evoluti per uscire da uno stadio pieno di gente.” 

Però ci sono delle circostanze in cui questo ragionamento non possiamo utilizzarlo. Tipicamente quando c’è panico: sei in uno stadio, le uscite sono bloccate, devi decidere in fretta. In questi casi c’è movimento collettivo, però non è ottimizzato. Gli uccelli seguono sempre le stesse regole di imitazione, ottimizzate dall’evoluzione. Gli umani non si sono evoluti per uscire da uno stadio pieno di gente. 

Che rapporto aveva con gli animali che oggi studia? Aveva già notato gli storni sopra i tetti di Roma?

Beh, sì. Gli storni non puoi fare a meno di notarli. Penso che chiunque venga a Roma non possa che rimanere sedotto da questo comportamento così esteticamente bello. Se mi chiedi: sei una birdwatcher? No. Mio marito Andrea Cavagna, con cui lavoriamo su questo da tanti anni, è un appassionato. A me interessava più l’aspetto estetico, l’aspetto di comprensione.

Lei ha quindi trovato della bellezza nelle spiegazioni fisiche?

Sì. È un po' come quando guardi un quadro: se hai studiato storia dell’arte, lo vedi con un filtro diverso, cogli delle cose che non coglieresti da profano. Rimane quella impressione immediata, istintiva, però uno fa attenzione a più cose.

Le vostre scoperte vengono applicate nello sviluppo di molte tecnologie, riunite sotto il termine swarm intelligence. Cosa ne pensa?

Non è un linguaggio che fa parte della mia disciplina. Lo chiamerei comportamento collettivo. Ma diciamo che ci sono tante invenzioni che possono certamente essere utili per fare cose intelligenti: detta così sono d’accordo. Le prime applicazioni che ho sentito erano dei piccoli robot che dovevano perlustrare i fondi marini, originariamente coordinati centralmente. Poi ci sono anche progetti con aspetti di dual use, utilizzabili in contesti offensivi, come i droni. Abbiamo avuto varie richieste di partecipare a questo tipo di progetto ma abbiamo sempre rifiutato. Non è una cosa che vogliamo fare. Comunque, i nostri modelli sono tutti pubblicati, non è una conoscenza nascosta. Probabilmente c’è gente che l’ha già applicata. Per cosa esattamente, non lo so.