Ecología, evolución y comportamiento animal

Búsqueda de alimento en colonias de hormigas

Hormigas individuales que depositan y siguen rastros de feromonas, sin líder y sin mapa.

Pregunta que responde: ¿Cómo encuentra una colonia el camino más corto hasta la comida cuando ninguna hormiga conoce el camino?

Deja fuera: Las hormigas reales también usan la vista, el oído y el gusto, que la mayoría de los modelos de rastros ignoran.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula miles de hormigas en busca de alimentoDesde: 1990 El modelo de Deneubourg y sus colegas de la formación de rastros de la hormiga argentina

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Colonias de abejas melíferas

Pecoreadoras, nodrizas y exploradoras que se reparten el trabajo, y enjambres que eligen un nuevo hogar mediante una especie de votación.

Pregunta que responde: ¿Cómo elige un enjambre el mejor lugar para el nido sin un líder?

Deja fuera: Supone que las abejas siguen reglas sencillas y fijas, aunque las abejas reales varían y pueden equivocarse.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula la elección del lugar del nido por un enjambreDesde: 2003 El modelo de selección del lugar del nido de las abejas melíferas de Passino y Seeley

Bandadas y cardúmenes

Cada ave o pez se dirige con tres reglas locales: separación, alineación con los vecinos y cohesión.

Pregunta que responde: ¿Cómo giran juntos, como uno solo, miles de animales?

Deja fuera: Las bandadas reales responden a los depredadores y al terreno, que las tres reglas simples dejan fuera.

Se ejecuta en: unos 10¹³ FLOPS aproximado una GPU de videojuegos que simula miles de agentes dirigidosDesde: 1987 El modelo boids de bandadas de Craig Reynolds

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Construcción de termiteros

Termitas que sueltan y mueven bolitas de tierra, y el aire que circula por la estructura que construyen.

Pregunta que responde: ¿Cómo construyen torres ventiladas insectos de cerebro diminuto?

Deja fuera: El comportamiento real de las termitas depende de señales químicas y estructurales que solo se captan en parte.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado un clúster universitario que simula termitas que dejan bolitas y el flujo de aireDesde: 1999 Los modelos estigmérgicos de Bonabeau y Theraulaz de la construcción de las termitas

Agregación del moho mucilaginoso

Amebas de vida libre que liberan y siguen una señal química para agruparse en un solo cuerpo parecido a una babosa cuando se acaba la comida.

Pregunta que responde: ¿Cómo se ponen de acuerdo células independientes, sin sistema nervioso, para convertirse en un solo cuerpo?

Deja fuera: Las condiciones de laboratorio son mucho más limpias que el suelo donde vive el organismo real.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de agregación por quimiotaxisDesde: 1970 El modelo de agregación quimiotáctica del moho mucilaginoso de Keller y Segel

Enjambre bacteriano y detección de quórum

Millones de bacterias que perciben las señales químicas de las demás para pasar, todas juntas, a una conducta coordinada, como desplazarse en enjambre por una superficie o emitir luz.

Pregunta que responde: ¿Cómo sabe una población de bacterias cuándo hay suficientes para actuar en conjunto?

Deja fuera: Las cepas de laboratorio cultivadas en una placa se comportan de forma más uniforme que una comunidad microbiana mixta real.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de colonia basado en agentesDesde: 1994 las primeras simulaciones de circuitos de detección de quórum que coordinan el comportamiento bacteriano

Bandas migratorias de langostas

Los insectos individuales se alinean con sus vecinos a alta densidad, y las bandas empiezan a marchar juntas en una misma dirección.

Pregunta que responde: ¿A qué densidad pasan las langostas de vagar al azar a marchar?

Deja fuera: No se incluyen la estructura del hábitat ni el alimento, y los enjambres reales implican vuelo.

Se ejecuta en: unos 10⁷ FLOPS aproximado simulación de partículas autopropulsadas en una estación de trabajo.Desde: 2006 Buhl y sus colegas, del desorden al orden en las langostas que marchan. fuente

Movimiento y forrajeo

Animales que buscan alimento en un paisaje, modelados como caminatas aleatorias y reglas de decisión.

Pregunta que responde: ¿Busca este animal de forma eficiente, y qué sabe sobre dónde está la comida?

Deja fuera: Ajustar una estadística de caminata no establece qué percibe en realidad el animal.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ajusta un modelo de forrajeo de caminata aleatoriaDesde: 1996 Modelo de vuelos de Lévy de Viswanathan y colegas sobre la búsqueda de alimento de los albatros

Migración y navegación

Aves, tortugas o ballenas que recorren miles de kilómetros guiadas por el sol, las estrellas, el olfato o el campo magnético.

Pregunta que responde: ¿Qué señales podrían llevar a un ave de primer año al continente correcto?

Deja fuera: Todavía se debate en qué señales se apoyan los animales reales y cómo las combinan.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula la navegación de aves guiada por señalesDesde: 1996 las primeras simulaciones del uso de señales magnéticas y celestes en la navegación de las aves

Locomoción animal

Peces que nadan, insectos que vuelan y animales que corren, con el fluido o el suelo empujando de vuelta.

Pregunta que responde: ¿Cómo vuela un abejorro, y por qué los peces nadan en formación?

Deja fuera: Las formas simplificadas de alas y cuerpo pasan por alto detalles que ofrecen las superficies de un animal real.

Se ejecuta en: unos 10¹⁴ FLOPS aproximado un clúster universitario que ejecuta una simulación de vuelo o natación de un cuerpo en un fluidoDesde: 1994 los primeros modelos de dinámica de fluidos del vuelo de los insectos

Evolución del comportamiento

Estrategias como pelear, compartir o hacer trampa, enfrentadas entre sí a lo largo de muchas generaciones.

Pregunta que responde: ¿Por qué un animal ayudaría alguna vez a un vecino que no es pariente suyo?

Deja fuera: Las estrategias salen de un menú que eligió quien modela, no de todo el espacio de comportamientos.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un torneo de juegos evolutivosDesde: 1981 La evolución simulada de estrategias de cooperación de Axelrod y Hamilton

Modelos del canto de las aves y del aprendizaje vocal

El circuito cerebral de un ave joven para copiar el canto de un tutor, modelado como un bucle sensoriomotor que compara su propio balbuceo con una plantilla memorizada.

Pregunta que responde: ¿Cómo convierte un ave joven el balbuceo en una copia fiel del canto de un adulto?

Deja fuera: Los modelos construidos para explicar a las aves canoras no se generalizan de forma evidente a la vocalización de otros animales.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que entrena un modelo de aprendizaje sensoriomotorDesde: 2002 los primeros modelos computacionales del aprendizaje del canto en el pinzón cebra

Modelado del presupuesto dinámico de energía

El presupuesto de energía completo de un animal seguido a lo largo de su vida: qué come y cómo lo reparte entre mantenerse vivo, crecer y reproducirse.

Pregunta que responde: ¿Cómo crecerá y se reproducirá este animal con un suministro de alimento y una temperatura dados?

Deja fuera: Un pequeño conjunto de parámetros universales no puede captar las características específicas de cada especie.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un pequeño conjunto de ecuaciones de flujo de energíaDesde: 1986 La teoría del presupuesto energético dinámico de Kooijman para organismos individuales

Dinámica depredador-presa

Números de cazadores y presas que suben y bajan en ciclos enlazados, las ecuaciones de Lotka–Volterra y sus descendientes.

Pregunta que responde: ¿Por qué las poblaciones de linces y liebres oscilan cíclicamente?

Deja fuera: Las poblaciones reales tienen estructura de edades, espacio y varias presas que el modelo ignora.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado una laptop que resuelve las ecuaciones de Lotka-VolterraDesde: 1925 Las ecuaciones depredador-presa de Lotka y Volterra

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Redes tróficas

Quién se come a quién en todo un ecosistema, y cómo se mueve la energía a través de él.

Pregunta que responde: ¿Qué pasa con el resto del sistema si desaparece una especie?

Deja fuera: Las relaciones tróficas reales son más difíciles de medir de lo que suponen las redes del modelo.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que analiza la estabilidad de una red trófica modeloDesde: 1972 El análisis de estabilidad de redes tróficas modelo de Robert May

Dinámica de bosques

Árboles individuales que germinan, compiten por la luz y mueren a lo largo de siglos.

Pregunta que responde: ¿Cómo se verá este bosque dentro de doscientos años?

Deja fuera: Todavía es difícil calibrar cómo responderá una especie de árbol a un clima cambiante.

Se ejecuta en: unos 10¹³ FLOPS aproximado un clúster universitario que sigue árboles individuales durante siglosDesde: 1970 El modelo de claros JABOWA de Botkin, Janak y Wallis para la sucesión del bosque

Gestión de pesquerías y de fauna silvestre

Poblaciones de peces o de animales sometidas a captura, con nacimiento, crecimiento e incertidumbre.

Pregunta que responde: ¿Cuántos se pueden capturar cada año sin que la población colapse?

Deja fuera: Las evaluaciones de poblaciones pesqueras dependen de datos de capturas que pueden estar incompletos o mal declarados.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de evaluación de poblaciones de pecesDesde: 1957 El modelo dinámico de Beverton y Holt de las poblaciones de peces explotadas

Áreas de distribución de las especies

Dónde pueden vivir las especies, y cómo se desplazan sus áreas de distribución al cambiar el clima.

Pregunta que responde: ¿Dónde podrá sobrevivir esta especie dentro de cincuenta años?

Deja fuera: Supone que el clima es el principal límite del área de distribución, y subestima la competencia y la dispersión.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ajusta un modelo de rango bioclimáticoDesde: 1986 los primeros modelos de envolvente bioclimática que predecían la distribución de las especies

Enfermedades de la fauna silvestre

Infecciones que se mueven por poblaciones animales y a veces saltan a las personas.

Pregunta que responde: ¿Podría esta enfermedad acabar con la población, y puede detenerla un cebo vacunal?

Deja fuera: Las tasas de contacto entre animales silvestres son difíciles de observar directamente.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado un clúster universitario que simula la propagación de una enfermedad en una población silvestreDesde: 1991 los primeros modelos de simulación de la propagación de la rabia en poblaciones de zorros

Modelos generales de ecosistemas

Un modelo mecanicista en el que cada tipo de organismo, del plancton a los grandes animales, come, crece, se reproduce y se dispersa según reglas comunes en todo el planeta.

Pregunta que responde: ¿Pueden surgir patrones globales de estructura de los ecosistemas a partir de reglas para organismos individuales?

Deja fuera: No se siguen las especies individuales, solo los grupos funcionales.

Se ejecuta en: unos 10¹⁴ FLOPS aproximado Ejecuciones globales por cohortes durante muchos años simuladosDesde: 2014 Emergent global patterns of ecosystem structure and function from a mechanistic general ecosystem model (2014) fuente

Dinámica de metapoblaciones

Una especie vive en muchos parches de hábitat de un paisaje, se extingue en algunos y recoloniza otros, y el modelo pregunta si el conjunto persiste.

Pregunta que responde: ¿Sobrevivirá una especie en un paisaje fragmentado?

Deja fuera: La dispersión se representa con un núcleo sencillo y la calidad local del hábitat se mantiene fija.

Se ejecuta en: unos 10⁸ FLOPS aproximado simulación de ocupación de parches en una laptop.Desde: 1994 Hanski, un modelo práctico de la dinámica de metapoblaciones. fuente

Modelos ecológicos basados en individuos

Cada planta o animal se representa por separado con su propio estado, de modo que los patrones de población surgen de muchas vidas individuales.

Pregunta que responde: ¿Qué patrones de población surgen de las interacciones entre individuos?

Deja fuera: Los parámetros de cada individuo son difíciles de medir y la validación es complicada.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado simulación basada en individuos de un paisaje en una estación de trabajo.Desde: 1988 Huston, DeAngelis y Post, nuevos modelos computacionales unifican la teoría ecológica. fuente

Modelos de resiliencia de arrecifes de coral

Corales, algas y peces herbívoros compiten en un arrecife mediante el crecimiento, el pastoreo y las perturbaciones, y el modelo pregunta si un arrecife puede pasar de coral a algas.

Pregunta que responde: ¿Cuánto pastoreo evita que un arrecife pase a estar dominado por las algas?

Deja fuera: El aporte de larvas y los efectos del calentamiento se modelan de formas simplificadas.

Se ejecuta en: unos 10⁸ FLOPS aproximado simulaciones espaciales de arrecifes en una estación de trabajo.Desde: 2007 Mumby, Hastings y Edwards, umbrales y resiliencia de los arrecifes de coral del Caribe. fuente

Retículas espaciales de hospedador-parasitoide y plagas

Huéspedes y parasitoides viven en una cuadrícula con movimiento local, y surgen patrones espirales y caóticos complejos que estabilizan interacciones que de otro modo serían inestables.

Pregunta que responde: ¿Puede el espacio permitir que convivan depredadores y presas que de otro modo no podrían?

Deja fuera: Los paisajes reales no son mallas uniformes.

Se ejecuta en: unos 10⁶ FLOPS aproximado retículas de mapas acoplados en una laptop.Desde: 1991 Hassell, Comins y May, estructura espacial y caos en la dinámica de poblaciones de insectos. fuente

Evaluación de estrategias de gestión pesquera

Una población simulada de peces y su pesquería se ejecutan con distintas reglas de captura, con datos ruidosos y con la incertidumbre devuelta a cada regla, para hallar reglas que funcionen a pesar del error.

Pregunta que responde: ¿Qué regla de captura mantiene sana una población cuando no conocemos su tamaño?

Deja fuera: Los modelos de gestión se basan en supuestos sobre la biología de las poblaciones y los pescadores que pueden ser erróneos.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado miles de proyecciones de gestión simuladas en un clúster.Desde: 1999 Butterworth y Punt, experiencias en la evaluación y la implantación de procedimientos de gestión. fuente

Modelos de ecosistemas de balance de masas tróficos

Una red trófica marina se describe como flujos equilibrados de biomasa entre grupos, y luego se hace correr en el tiempo para ver el efecto de la pesca o de cambios en los depredadores.

Pregunta que responde: ¿Qué pasa con todo el ecosistema cuando se pesca más intensamente una especie?

Deja fuera: Los grupos se tratan en bloque y los datos de la dieta son irregulares.

Se ejecuta en: unos 10⁷ FLOPS aproximado ejecuciones de balance y de dinámica temporal en una laptop.Desde: 1997 Walters, Christensen y Pauly, structuring dynamic models of exploited ecosystems from trophic mass-balance assessments. fuente

Modelos de ecosistemas de plancton

Los nutrientes, el fitoplancton, el zooplancton y el detrito de la capa superficial del océano están vinculados por el crecimiento, el pastoreo y el hundimiento.

Pregunta que responde: ¿Cómo responde la producción de plancton a la luz, los nutrientes y la mezcla?

Deja fuera: Muchas especies se agrupan en unos pocos grupos y los parámetros difieren según la región.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado acoplado a modelos de circulación oceánica en un clúster.Desde: 1990 Fasham, Ducklow y McKelvie, un modelo de la dinámica del plancton en la capa mixta oceánica basado en el nitrógeno. fuente

Modelos de eutrofización de lagos

Se modelan nutrientes, algas, plantas y peces de un lago poco profundo para preguntar cuándo el agua clara pasa a estar turbia y cómo se puede restaurar.

Pregunta que responde: ¿Cuántos nutrientes puede recibir un lago antes de enturbiarse, y revertirá la restauración el proceso?

Deja fuera: Cada lago necesita su propia calibración y la dinámica de los sedimentos es incierta.

Se ejecuta en: unos 10⁷ FLOPS aproximado ecuaciones diferenciales ordinarias en una laptop.Desde: 1995 Janse y Van Liere, PCLake, una herramienta de modelado para evaluar escenarios de restauración de lagos. fuente

Dispersión y conectividad de larvas marinas

Larvas virtuales se liberan desde arrecifes y las llevan corrientes oceánicas modeladas, para trazar un mapa de qué poblaciones abastecen a cuáles otras.

Pregunta que responde: ¿Qué arrecifes siembran a cuáles, y qué tamaño debe tener una zona protegida?

Deja fuera: El comportamiento y la mortalidad de las larvas están poco observados.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado seguimiento de partículas en la salida de un modelo oceánico en un clúster.Desde: 2006 Cowen y sus colegas, escalamiento de la conectividad en poblaciones marinas. fuente

Modelos de colonias de abejas melíferas y del paisaje

La cría, las obreras y las reservas de toda una colmena de abejas simuladas día a día, con pecoreadoras que toman de las flores de un paisaje y se enfrentan a ácaros, pesticidas y clima.

Pregunta que responde: ¿Sobrevivirá esta colonia al invierno en este paisaje?

Deja fuera: El suministro de flores del paisaje y las decisiones de las abejas están simplificados, y el fallo de la reina y las enfermedades se incluyen solo de forma tosca.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado minutos por colonia-año en una laptop.Desde: 2014 El modelo BEEHAVE de Becher y sus colegas de la dinámica de las colonias de abejas melíferas y su búsqueda de alimento. fuente

Servicio de polinización a través de los paisajes

Se cartografían los sitios de anidación de abejas silvestres y los recursos florales de un paisaje, y a cada campo de cultivo se le da una estimación de los polinizadores que lo visitan.

Pregunta que responde: ¿Cuánta polinización de cultivos aporta el hábitat circundante, y qué pasa si se lo elimina?

Deja fuera: La búsqueda de alimento de las abejas se reduce a una caída con la distancia desde los nidos, y la abundancia de abejas es una guía débil del rendimiento real de los cultivos.

Se ejecuta en: unos 10⁸ FLOPS aproximado de segundos a minutos por región en una laptop.Desde: 2009 El modelo de servicios de polinización en paisajes agrícolas de Lonsdorf y sus colegas. fuente

Modelos de dispersión de semillas y polen por el viento

Semillas y polen liberados en aire turbulento son arrastrados a favor del viento y caen al azar, y así se forma una distribución de dónde aterrizan.

Pregunta que responde: ¿Hasta dónde viajan las semillas de una planta, y con qué rapidez puede esta expandirse?

Deja fuera: Los saltos largos raros son los que más importan para la propagación, pero son los más difíciles de medir, así que la cola de la distribución se conoce mal.

Se ejecuta en: unos 10⁸ FLOPS aproximado minutos en una laptop.Desde: 1989 El marco teórico de Okubo y Levin para el análisis de datos de la dispersión de semillas y polen por el viento. fuente

Pronóstico ecológico a corto plazo

Un modelo de ecosistema se ejecuta hacia delante de días a años y se actualiza cada vez que llegan observaciones nuevas, como se hace en el pronóstico del tiempo.

Pregunta que responde: ¿Se puede pronosticar el estado de un lago, un bosque o una pesquería la próxima temporada, con barras de error honestas?

Deja fuera: Los datos ecológicos son escasos en comparación con los meteorológicos, y los procesos se conocen peor, así que los pronósticos a menudo apenas superan una referencia simple.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado conjuntos de miles de ejecuciones renovados en un clúster.Desde: 2018 El marco de Dietze y sus colegas para el pronóstico ecológico iterativo a corto plazo. fuente

Modelos de ecosistemas por espectro de tallas

Todos los organismos de un ecosistema agrupados por tamaño corporal, con energía que pasa de los pequeños a los grandes al comer y ser comidos, y con el crecimiento y la mortalidad fijados solo por el tamaño.

Pregunta que responde: ¿Cómo remodela la presión de la pesca el equilibrio entre peces pequeños y grandes en el mar?

Deja fuera: Se ignora la identidad de las especies, así que los depredadores del mismo tamaño pero con dietas distintas se tratan como iguales.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado de minutos a horas en una estación de trabajo.Desde: 1978 La ecuación dependiente del tiempo de Silvert y Platt para el flujo de energía por el ecosistema pelágico según el tamaño. fuente

Modelos de comunidad neutral

Una comunidad de especies tratadas como idénticas en nacimiento, muerte y dispersión, donde solo el azar y la migración deciden cuáles son comunes.

Pregunta que responde: ¿Cuánto del patrón de abundancia de especies no necesita ninguna diferencia entre ellas?

Deja fuera: Las especies reales claramente se diferencian, así que el modelo funciona como una línea base nula y no como una descripción de ninguna comunidad en concreto.

Se ejecuta en: unos 10⁹ FLOPS aproximado minutos en una laptop.Desde: 1976 El análisis del modelo neutro de la estructura de comunidades de Caswell. fuente

Genética de poblaciones

Variantes genéticas que derivan, mutan y son seleccionadas a lo largo de generaciones.

Pregunta que responde: ¿Cuánto de la variación que vemos es azar, y cuánto es selección?

Deja fuera: Las poblaciones reales incumplen los supuestos simplificadores de apareamiento aleatorio y tamaño constante.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado un clúster universitario que simula la deriva y la selección a lo largo de un genomaDesde: 1964 las primeras simulaciones por computadora de la deriva genética bajo la teoría neutral

Simulación coalescente y filogenética

Árboles genealógicos de genes o de especies, simulados hacia atrás en el tiempo para probar métodos de lectura de ADN real.

Pregunta que responde: ¿Puede el método recuperar la historia verdadera a partir del ADN?

Deja fuera: Supone una historia sencilla de la población; la demografía real es más compleja.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula árboles genealógicos de genes hacia atrás en el tiempoDesde: 1983 El software pionero de simulación coalescente para genética de poblaciones de Hudson

Origen de la vida

Sustancias químicas simples que forman redes que se copian a sí mismas y compiten.

Pregunta que responde: ¿Cómo pudo la química cruzar la línea hacia la biología?

Deja fuera: Ninguna simulación ha producido todavía nada que se pudiera considerar vivo.

Se ejecuta en: unos 10¹² FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula redes químicas autorreplicantesDesde: 1971 Los modelos de hiperciclos de química autorreplicante de Eigen y Schuster

Coevolución huésped-parásito

Huéspedes que desarrollan defensas y parásitos que evolucionan formas de esquivarlas, con la población simulada de cada generación respondiendo a la otra en una carrera armamentista modelada sin un ganador fijo.

Pregunta que responde: ¿Llega a un equilibrio una carrera armamentista entre huésped y parásito, o continúa indefinidamente sin que ninguno gane una ventaja duradera?

Deja fuera: Los huéspedes y parásitos reales coevolucionan al mismo tiempo con todo lo demás en su entorno.

Se ejecuta en: unos 10¹¹ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de coevolución de varias generacionesDesde: 1990 las primeras simulaciones que ponían a prueba la hipótesis de la Reina Roja de la coevolución

Modelos de especiación y macroevolución

Linajes que se dividen, persisten y se extinguen a lo largo de millones de años simulados, para probar qué patrones de diversidad y qué forma de árbol genealógico producirían reglas simples.

Pregunta que responde: ¿Pudo el patrón de especies que vemos surgir solo del simple nacimiento y muerte de linajes?

Deja fuera: Los registros fósiles y genéticos son fragmentarios, así que reglas muy distintas pueden ajustarse al mismo patrón.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que simula procesos de ramificación de nacimiento y muerteDesde: 1969 los primeros modelos de nacimiento y muerte de la diversificación usados para estudiar árboles evolutivos

Selección sexual y evolución de la elección de pareja

Una población simulada en la que un adorno y la preferencia por él evolucionan juntos, para probar si la elección femenina por sí sola puede desbocarse hasta un extremo.

Pregunta que responde: ¿Puede la elección de pareja por sí sola llevar un rasgo a un extremo extravagante y costoso?

Deja fuera: Supone que la preferencia y el rasgo son simplemente heredables, algo más simple que la mayoría de las elecciones reales de pareja.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo genético de rasgos acopladosDesde: 1981 El modelo de genética de poblaciones de selección sexual desbocada de Lande

Dinámica adaptativa de la coevolución

Un rasgo evoluciona por mutaciones de efecto pequeño que se prueban frente a la población actual, y llega a estados evolutivamente estables o se divide en ramas.

Pregunta que responde: ¿Dónde se asienta la evolución, y cuándo se divide un linaje?

Deja fuera: Supone mutaciones raras y espacios de rasgos sencillos.

Se ejecuta en: unos 10⁶ FLOPS aproximado análisis y simulación en una laptop.Desde: 1996 Dieckmann y Law, la teoría dinámica de la coevolución derivada de procesos ecológicos estocásticos. fuente

Modelos de población de impulsores genéticos

Un elemento genético que se propaga más rápido que la herencia ordinaria se libera en una población modelada para preguntar si podría suprimir o alterar una especie plaga.

Pregunta que responde: ¿Se propagaría un impulso genético en una población silvestre, y podría detenerlo la resistencia?

Deja fuera: La dispersión real y la evolución de la resistencia se conocen mal antes de una liberación.

Se ejecuta en: unos 10⁸ FLOPS aproximado simulaciones espaciales de poblaciones con genética en una estación de trabajo.Desde: 2003 Burt, genes egoístas específicos de un sitio como herramientas para el control y la ingeniería genética de poblaciones naturales. fuente

Simulación de genomas hacia delante en el tiempo

Cada individuo y su genoma se siguen a lo largo de las generaciones, con selección, ligamiento y demografías variadas, para ver cómo surgen los patrones reales del ADN.

Pregunta que responde: ¿Qué dejan la selección y la historia de la población en los genomas de una especie?

Deja fuera: Los tamaños de población se reducen para que la ejecución sea viable, lo que distorsiona el equilibrio entre selección y deriva.

Se ejecuta en: unos 10¹⁴ FLOPS aproximado días en un clúster para una población grande durante muchas generaciones.Desde: 2013 SLiM de Messer, un simulador de evolución hacia adelante en el tiempo con selección y ligamiento. fuente

Estrategias de disputa entre animales

Individuos que se encuentran al azar para disputar un recurso eligen entre estrategias fijas, y la mezcla se estabiliza en una que ningún mutante puede mejorar.

Pregunta que responde: ¿Cuándo es mejor política pelear o ceder, según lo que hagan los demás?

Deja fuera: Los animales se reducen a una breve lista de estrategias, sin aprendizaje, memoria ni diferencias individuales.

Se ejecuta en: unos 10⁶ FLOPS aproximado segundos en una laptop.Desde: 1973 “The logic of animal conflict”, de Maynard Smith y Price. fuente

Análisis de viabilidad de poblaciones

Los nacimientos, las muertes y las catástrofes de una población pequeña y amenazada se proyectan muchas veces hacia delante para estimar la probabilidad de que sobreviva, y durante cuánto tiempo.

Pregunta que responde: ¿Qué probabilidad hay de que esta población se extinga en los próximos cien años?

Deja fuera: Las muestras pequeñas de una especie rara dejan los propios números de entrada muy inciertos.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta miles de trayectorias estocásticasDesde: 1980 los primeros modelos estocásticos que estimaban el riesgo de extinción de especies en peligro

Diseño de reservas y corredores

Sitios candidatos y los enlaces entre ellos puntuados según el costo y las especies que protegerían, buscando la red más pequeña de reservas que cubra más.

Pregunta que responde: ¿Qué conjunto de parcelas protege más especies al menor costo?

Deja fuera: Optimiza para los datos de especies que existen, que son una pequeña fracción de lo que realmente vive allí.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve una optimización de selección de reservasDesde: 1988 los primeros algoritmos sistemáticos de selección de reservas para la planificación de la conservación

Planificación de reintroducciones y traslocaciones

Un pequeño grupo fundador liberado en un hábitat nuevo o anterior, seguido hacia delante para ver si se establece, según la capacidad de carga de la zona y la genética de los fundadores.

Pregunta que responde: ¿Liberar a estos animales aquí establecerá de verdad una población duradera?

Deja fuera: La calidad del hábitat y el riesgo de enfermedad en el lugar de liberación suelen estimarse de forma aproximada en lugar de medirse.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de población fundadoraDesde: 1990 los primeros modelos de simulación usados para planificar la reintroducción de un mamífero grande

Propagación de especies invasoras

Una especie introducida que se extiende por un paisaje celda a celda, y el efecto de las barreras, el sacrificio o el control biológico en hasta dónde llega.

Pregunta que responde: ¿Con qué rapidez se extenderá esta especie invasora, y adónde debe ir primero el esfuerzo de control?

Deja fuera: Los invasores nuevos suelen propagarse de maneras para las que ninguna invasión pasada preparó al modelo.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de dispersión en el paisajeDesde: 1951 El modelo de difusión de una población en expansión de Skellam

Juegos de caza furtiva y de patrullas contra ella

Guardabosques y cazadores furtivos como jugadores de un juego repetido sobre el mapa de un área protegida, usado para decidir adónde deben ir las patrullas cuando no pueden estar en todas partes.

Pregunta que responde: ¿Dónde deben patrullar unos guardas limitados para hacer lo máximo contra un cazador furtivo estratégico?

Deja fuera: Supone un cazador furtivo racional y paciente, cuando buena parte de la caza es oportunista.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que resuelve un juego de seguridad sobre un mapa de patrullasDesde: 2014 los primeros modelos de juegos de seguridad aplicados a la programación de las patrullas de guardas de fauna

Modelado de reintroducción de fauna silvestre y de cascadas tróficas

Un depredador u otra especie clave que se vuelve a añadir a una red trófica, seguida a través de sus efectos en cadena sobre las presas, la vegetación e incluso los ríos.

Pregunta que responde: ¿Qué pasa con el resto del ecosistema si recuperamos esta especie?

Deja fuera: Las famosas cascadas tardaron décadas en desarrollarse y son más fáciles de modelar a posteriori que de predecir.

Se ejecuta en: unos 10¹⁰ FLOPS aproximado una estación de trabajo de escritorio que ejecuta un modelo de red trófica de varias especiesDesde: 1995 lobos reintroducidos en Yellowstone, modelados después por sus efectos en cascada