BIOTOPO 1: un ecosistema que nadie ha programado

Para el profesorado, en tres líneas

Primera entrada de la serie BIOTOPO, proyecto nuevo de la SdA 8 (tercer trimestre, bloque CDPC.1.B.2: simulación de fenómenos naturales y sociales). Está pensada para presentar el proyecto al alumnado de 1º de Bachillerato antes de usarlo en clase. El Paso 1 (MVP) ya está construido y funcionando en http://localhost:8018: cuadrícula con hierba, ovejas y lobos, dos mandos, dos botones de evento y una gráfica de poblaciones en vivo. No usa ningún modelo de IA — es ciencia de datos y modelado basado en agentes puro.

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Vas a abrir una página en el navegador y vas a ver una cuadrícula con manchas verdes y marrones, puntitos blancos y puntitos negros moviéndose. Eso es todo lo que hay que instalar para empezar: nada de tarjetas gráficas, nada de modelos de lenguaje, nada que arrancar antes. Se llama BIOTOPO, y antes de tocar nada merece la pena entender qué estás mirando, porque lo interesante no se ve a simple vista la primera vez.

Qué hay dentro de esa cuadrícula

Tres tipos de cosas, cada una con reglas propias y muy simples:

• La hierba no se mueve. Cada casilla de la cuadrícula tiene una parcela de hierba que puede estar crecida o recién comida. Si está comida, tarda un número fijo de pasos en volver a crecer.
• Las ovejas dan un paso al azar a una casilla vecina. Si esa casilla tiene hierba crecida, se la comen y ganan energía. Si no comen durante demasiado tiempo, mueren. Si tienen energía de sobra, a veces tienen una cría.
• Los lobos hacen lo mismo que las ovejas, pero comiéndoselas a ellas: si hay una oveja cerca, van a por ella; si no, se mueven al azar. También pierden energía con el tiempo, también mueren de hambre, también se reproducen si les sobra energía.

Eso es literalmente todo el programa. No hay ninguna línea de código que diga “si la población de lobos sube mucho, que colapse el ecosistema”. Nadie ha escrito esa frase en ningún sitio. Y aun así, si dejas correr la simulación, vas a ver subidas y bajadas de población, extinciones en cadena, momentos en los que todo parece estable durante un rato largo y de repente deja de estarlo. Eso que ves emerge de las reglas simples repetidas cientos de veces — es un fenómeno real, con nombre propio en biología y en informática, y no es una forma elegante de decir “no sé por qué ha pasado esto”. De hecho es justo lo contrario: sabes exactísimamente por qué ha pasado, porque tienes las tres reglas delante. Lo que no sabes de antemano es qué va a pasar.

Por qué un modelo con hierba, ovejas y lobos

Podríamos haber programado directamente las ecuaciones que describen cómo sube y baja una población de presas y otra de depredadores — se llaman ecuaciones de Lotka-Volterra, existen desde los años 20, y se hacen en unas 30 líneas de Python. Pero el currículo de esta asignatura no pide solo “simular”, pide identificar agentes: individuos concretos que puedas señalar en la pantalla y decir “esta oveja de aquí”. Una ecuación no tiene individuos, solo dos números que suben y bajan. Por eso BIOTOPO no dibuja una curva: dibuja cientos de ovejas y lobos por separado, cada uno con su propia posición y su propia energía, y la curva de población es una consecuencia de sumarlos, no el punto de partida.

El modelo tiene nombre: se llama Wolf-Sheep-Grass, lo diseñaron Uri Wilensky y Kenneth Reisman, y lleva usándose en clases de biología desde 1998. No es un invento de esta clase — es uno de los modelos basados en agentes más estudiados que existen, con un artículo científico entero dedicado a explicar qué se aprende construyéndolo.

Los mandos que puedes tocar ahora mismo

El Paso 1 tiene dos ruedas y dos botones:

1. Regeneración de la hierba: cuántos pasos tarda una casilla comida en volver a crecer. Súbelo mucho y verás a las ovejas quedarse sin comida — y, en cascada, a los lobos también, porque sin ovejas no hay qué cazar.
2. Reproducción del lobo: la probabilidad de que un lobo tenga cría en cada paso. Bájalo mucho y los lobos casi desaparecen, dejando que las ovejas campen a sus anchas (y a veces arrasen toda la hierba). Súbelo mucho y los lobos se disparan, se comen las ovejas más rápido de lo que estas se reproducen, y el sistema se queda sin comida por arriba.
3. Sequía: un botón que hace que toda la hierba crecida del mapa pase de golpe a estar comida. Es un golpe seco a la base de la cadena.
4. Peste: un botón que mata al instante al 30 % de las ovejas vivas, elegidas al azar. Es un golpe al escalón de en medio.

Puedes pulsar sequía o peste en cualquier momento, con la simulación corriendo, y verás que quedan marcados con una línea vertical en la gráfica de al lado — así se puede comparar exactamente el antes y el después, sin tener que recordar en qué instante pulsaste el botón.

Antes de pulsar nada, merece la pena hacerse una pregunta: ¿qué combinación de mandos crees que aguantaría mejor un golpe de sequía o de peste? Eso es exactamente lo que el currículo llama “usar los datos como apoyo a la decisión” — y aquí puedes comprobar tu respuesta al momento, en vez de esperar a que alguien te la corrija.

Una honestidad que hay que decir desde el principio

BIOTOPO no usa ningún modelo de inteligencia artificial. Ni falta que le hace. Todo lo que ves es matemática y azar: reglas fijas, y unos pocos números aleatorios que deciden a quién le toca moverse y en qué dirección. Que de ahí salga un comportamiento que parece “vivo” — auges, colapsos, equilibrios que se rompen — no significa que haya inteligencia detrás. Es importante saber distinguir esto, y no solo en esta clase: cuanto más convincente parece un comportamiento complejo, más ganas dan de suponer que hay algo pensando por debajo, y aquí tienes un ejemplo comprobable de que no hace falta.

Lo que viene después

Este es solo el primer paso, y de momento es de exploración libre: mover los mandos, pulsar los botones, ver qué pasa. Los siguientes pasos del proyecto van a añadir una forma de exportar los datos de una partida (paso, hierba, ovejas, lobos) para subirlos a METIS, el laboratorio de datos del proyecto hermano, e intentar predecir cuántos lobos habrá dentro de veinte pasos usando el ajuste de recta que METIS ya sabe hacer.

Un adelanto: es bastante probable que esa predicción falle. Una recta no sabe seguir una población que sube y baja en ciclos, y menos todavía si por el camino ha habido una sequía o una peste. Cuando llegue ese momento, ese fallo no va a ser un error que esconder — va a ser la lección de esa sesión: que un ajuste que parece funcionar bien sobre el papel (con un r² alto, por ejemplo) puede fallar igualmente al predecir el futuro. Pero eso es para la próxima entrada. De momento, abre BIOTOPO, mueve los mandos, y mira lo que pasa.