Qué nos enseñan las libélulas sobre autorrectificación aerodinámica en caída libre

Con sus cuerpos alargados, inmensa envergadura y coloración iridiscente, las libélulas son una vista única. Pero su originalidad no termina en su apariencia: Como una de las especies de insectos más antiguas del planeta, son una innovadora temprana del vuelo aéreo.

Ahora, un grupo liderado por Jane Wang, Profesora de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial en el College of Engineering de la Universidad de Cornell, ha desentrañado la intrincada física y controles neurales que permiten a las libélulas enderezarse mientras caen.

La investigación revela una cadena de mecanismos que comienza con los ojos de la libélula — todos cinco de ellos — y continúa a través de sus músculos y pitch alar.

El paper del equipo, «Mecanismos de Recuperación en el Reflejo de Autorrectificación de la Libélula», fue publicado el 12 de mayo en Science. Wang co-escribió el paper con James Melfi, Ph.D., y Anthony Leonardo del Howard Hughes Medical Institute (HHMI) en Ashburn, Virginia.

Durante dos décadas, Wang ha usado modelado matemático complejo para entender la mecánica del vuelo de insectos. Para Wang, la física es tan importante como la genética en explicar la evolución de organismos vivos.

«Los insectos son las especies más abundantes y fueron los primeros en descubrir el vuelo aéreo. Y las libélulas son algunos de los insectos más antiguos», dijo Wang. «Intentar ver cómo se enderezan en el aire nos daría insight sobre tanto el origen del vuelo como cómo los animales desarrollaron neuro-circuitos para balanceo en aire y navegación a través del espacio. Sus trayectorias son complejas e impredecibles. Las libélulas constantemente hacen maniobras, sin seguir ninguna dirección obvia. Es misterioso».

Para estudiar estas dinámicas de vuelo y los algoritmos internos que las gobiernan, el equipo diseñó un experimento conductual controlado en el que una libélula sería soltada boca abajo desde un ther magnético — una premisa no muy distinta a los famosos experimentos del gato cayendo de los 1800s que mostraron cómo ciertos «reflejos hardwired» resultaban en los felinos cayendo de pie. Encontraron que al soltar una libélula cuidadosamente sin contacto de patas, las maniobras confusas del insecto seguían en realidad el mismo patrón de movimiento, que los investigadores pudieron capturar con tres cámaras de alta velocidad filmando a 4.000 frames por segundo. Marcadores se pusieron en las alas y cuerpo de la libélula, y los movimientos se reconstruyeron via software de tracking 3D.

Los investigadores tuvieron que considerar numerosos factores — desde la aerodinámica inestable de interacciones ala-aire hasta la forma en que el cuerpo de una libélula responde a sus alas aleteando. También está esa fuerza fastidiosa que todos los seres terrenales deben enfrentar eventualmente: la gravedad.

Wang y Melfi pudieron crear un modelo computacional que simuló exitosamente las acrobacias de la libélula. Pero una pregunta clave persistía: ¿Cómo saben las libélulas que están cayendo, para que puedan corregir su trayectoria?

Wang se dio cuenta de que, a diferencia de humanos que tienen sentido inercial, las libélulas podrían confiar en sus dos sistemas visuales — un par de grandes ojos compuestos, y tres ojos simples llamados ocelos — para medir su verticalidad.

Probó su teoría bloqueando los ojos de una libélula con pintura y repitiendo el experimento. Esta vez, la libélula tuvo mucha más dificultad recuperándose en medio del vuelo.

«Estos experimentos sugieren que la visión es la primera y dominante vía para iniciar el reflejo de autorrectificación de la libélula», dijo Wang.

Esa señal visual dispara una serie de reflejos que envían señales neurales a las cuatro alas de la libélula, que son impulsadas por un conjunto de músculos directos que modulan la asimetría de pitch del ala izquierda y derecha entsprechend. Con tres o cuatro golpes de ala, una libélula dando vueltas puede girar 180 grados y reanudar el vuelo derecha. El proceso completo toma unos 200 milisegundos.

«Lo difícil fue averiguar la estrategia clave de control desde los datos experimentales», dijo Wang. «Nos tomó mucho tiempo entender el mecanismo por el cual una pequeña asimetría de pitch puede llevar a la rotación observada. La asimetría clave está escondida entre muchos otros cambios».

La combinación de análisis cinemático, modelado físico y simulaciones de vuelo 3D ahora da a investigadores una forma no invasiva de inferir las conexiones cruciales entre comportamientos observados de un animal y los procedimientos internos que los controlan. Estos insights también pueden ser usados por ingenieros buscando mejorar el rendimiento de pequeñas máquinas voladoras y robots.

«Control de vuelo en la escala de tiempo de decenas o cientos de milisegundos es difícil de ingeniar», dijo Wang. «Pequeñas máquinas aleteantes ahora pueden despegar y girar, pero aún tienen problemas permaneciendo en el aire. Cuando se inclinan, es difícil corregir. Una de las cosas que los animales tienen que hacer es resolver precisamente este tipo de problemas».