How cognitive information drives movement in living organisms: A statistical physics approach from the individual to the collective

Abstract

Els éssers vius es caracteritzen per la seva capacitat d’adaptar-se d’acord amb les circumstàncies. Els bacteris, per exemple, són capaços de detectar gradients de senyals químics amb la finalitat de reorientar el seu moviment. Les formigues d’una colònia es distribueixen les tasques, per a així desenvolupar estratègies inviables a nivell individual. Fins i tot els humans adaptem contínuament el nostre comportament al nostre context dinàmic. Aquesta adaptació, basada en la capacitat d’incorporar i processar informació, representa el germen del comportament intel·ligent. En aquesta tesi ens hem centrat en proporcionar un marc físic per a descriure alguns aspectes d’aquests mecanismes. Més concretament, hem utilitzat eines de la física estadística per a descriure, de manera efectiva, els mecanismes cognitius que els organismes utilitzen per a obtenir i processar informació en el context de processos de cerca. El nostre marc permet analitzar l’impacte de múltiples capes cognitives sobre la navegació dels organismes durant aquests processos. La tesi s’ha dividit en dues parts. En la primera, explorem com les capes cognitives impacten en l’eficiència del procés de cerca en absència d’interaccions amb altres individus. Il·lustrem com la memòria cognitiva i la prospecció (la capacitat de simular el futur) poden representar ingredients fonamentals per a descriure el comportament dels organismes vius. A més, aportem proves experimentals que semblen indicar que la forma en què els humans quantifiquen quan la informació d’aquestes capes és prou fiable (per a així prendre una decisió) pot descriure’s eficaçment mitjançant un mecanisme basat en conceptes de la teoria de la informació. En la segona part, ens centrem en l’organització col·lectiva exhibida per una àmplia gamma d’organismes, i en com aquesta sorgeix de la interacció entre ells. Més concretament, explorem si el marc proposat per als individus aïllats pot ser útil per a descriure aquestes situacions. Proporcionem múltiples proves en aquest sentit, enfocant-nos en dos sistemes: la dinàmica dels vianants i la cerca d’aliment de les formigues. Per al primer, caracteritzem com l’equilibri entre els ingredients bàsics del moviment dels vianants pot generar estructures col·lectives i com una descripció en un espai específic (l’espai dels temps de col·lisió) pot capturar adequadament aquestes estructures. En quant al segon, se sap que les formigues cooperen mentre busquen menjar per a augmentar la supervivència de la colònia. Explorem com pot obtenir-se una millor comprensió de la complexitat de les estratègies col·lectives de cerca amb l’ajuda del marc dels vidres d’espín. En resum, aquesta tesi il·lustra com pot abordar-se els mecanismes cognitius dels éssers vius mitjançant models basats en la física estadística.

Los seres vivos se caracterizan por su capacidad de adaptarse según las circunstancias. Las bacterias, por ejemplo, son capaces de detectar gradientes de señales químicas con el fin de reorientar su movimiento. Las hormigas de una colonia se distribuyen las tareas, para así desarrollar estrategias inviables a nivel individual. Incluso los humanos adaptamos continuamente nuestro comportamiento a nuestro contexto dinámico. Esta adaptación, basada en la capacidad de incorporar y procesar información, representa el germen del comportamiento inteligente. En esta tesis nos hemos centrado en proporcionar un marco físico para describir algunos aspectos de esos mecanismos. Más concretamente, hemos utilizado herramientas de la física estadística para describir, de forma efectiva, los mecanismos cognitivos que los organismos utilizan para obtener y procesar información en el contexto de procesos de búsqueda. Nuestro marco permite analizar el impacto de múltiples capas cognitivas sobre la navegación de los organismos durante estos procesos. La tesis se ha dividido en dos partes. En la primera, exploramos cómo las capas cognitivas impactan en la eficiencia del proceso de búsqueda en ausencia de interacciones con otros individuos. Ilustramos cómo la memoria cognitiva y la prospección (la capacidad de simular el futuro) pueden representar ingredientes fundamentales para describir el comportamiento de los organismos vivos. Además, aportamos pruebas experimentales que parecen indicar que la forma en que los humanos cuantifican cuándo la información de esas capas es lo suficientemente fiable (para así tomar una decisión) puede describirse eficazmente mediante un mecanismo basado en conceptos de la teoría de la información. En la segunda parte, nos centramos en la organización colectiva exhibida por una amplia gama de organismos, y en cómo esta surge de la interacción entre ellos. Más concretamente, exploramos si el marco propuesto para los individuos aislados puede ser útil para describir estas situaciones. Proporcionamos múltiples pruebas en este sentido, enfocándonos en dos sistemas: la dinámica de los peatones y la búsqueda de alimento de las hormigas. Para el primero, caracterizamos cómo el equilibrio entre los ingredientes básicos del movimiento de los peatones puede generar estructuras colectivas y cómo una descripción en un espacio específico (el espacio de los tiempos de colisión) puede capturar adecuadamente estas estructuras. En cuanto al segundo, se sabe que las hormigas cooperan mientras buscan comida para aumentar la supervivencia de la colonia. Exploramos cómo puede obtenerse una mejor comprensión de la complejidad de las estrategias colectivas de búsqueda con la ayuda del marco de los vidrios de espín. En resumen, esta tesis ilustra cómo puede abordarse los mecanismos cognitivos de los seres vivos mediante modelos basados en la física estadística.

Living organisms are characterized by their ability to adapt themselves to the circumstances. Bacteria, for example, are able to detect chemical signal gradients with the purpose of reorienting themselves. Ants in a colony organize themselves to distribute tasks, even to develop strategies that are unfeasible at an individual level. Even humans adapt continually our behavior to our dynamic context. This adaptation, based on the ability to incorporate and process information, represents the germ of intelligent behavior.

In this thesis we have focused on providing a physical framework to describe some aspects of those mechanisms. More concretely, we have used tools from statistical physics to describe, in an effective way, the cognitive mechanisms that the organisms use to obtain and process information in the context of search or foraging processes.

Our framework allows to analyze the impact of multiple cognitive layers over the organisms navigation during these processes. The thesis has been divided into two parts. During the first one, we explore how the cognitive layers impact the search process efficiency in absence of interactions with other individuals. We illustrate how the cognitive memory and the prospection (the ability to sample the future) can represent fundamental ingredients to describe the behavior of living organisms. In addition, we provide experimental evidence that seemingly indicates that how humans quantify when the information of those layers is reliable enough (and then, to make a decision) can be effectively described by a simple mechanism based on concepts from information theory. In the second part, we focus on the collective organization exhibited by a broad range of living organisms and how it emerges from the interactions between them. More concretely, we explore if the framework proposed for isolated individuals can be useful to describe these situations. We provide multiple evidence in this direction, putting our effort in two systems: pedestrian dynamics and ant foraging. For the first, we characterize how the balance between the basic ingredients of pedestrian motion may generate collective structures and how a description in a specific space (the time-to-collision space) can adequately capture these structures. For the second, it is known that ants cooperate while foraging to increase the colony survival. We explore how a better comprehension of the complexity of collective foraging strategies can be gained with the help of spin-glass frameworks. In summary, this thesis illustrates how the understanding of the cognitive mechanisms of living beings can be approached through models based on statistical physics.