Grazie alla swarm intelligence, le api sono organizzate all’interno della propria colonia in modo tale da condurre la ricerca di cibo nel modo più efficiente possibile. Pur non facendo capo ad un’unità centrale, le api bottinatrici sono capaci di distribuirsi sul territorio circostante garantendo la massima produzione di miele possibile nelle condizioni date.
Un’ape bottinatrice che ha trovato una nuova fonte di cibo può valutare quanto questa possa essere utile per la colonia a partire dalla velocità con cui s’imbatterà in una sua compagna pronta a prendere il nettare per metterlo da parte. Se le dovesse risultare difficile trovare un’ape che l’aiuti in questo passaggio, vuol dire che vi è abbondanza di nettare nell’arnia, mentre se trova in poco tempo una compagna pronta ad aiutarla, è probabile che non vi siano molte fonti di cibo disponibili, quindi indicherà danzando la distanza e la direzione di volo per raggiungere il nettare.
Negli anni Novanta un gruppo di ricercatori del Georgia Institute of Technology hanno messo appunto una teoria che permettesse loro di prevedere la distribuzione delle api bottinatrici in relazione alle risorse disponibili sul territorio. Durante lo sviluppo di questo modello, i ricercatori hanno notato come le api non adottino una distribuzione ottimale sul territorio, o almeno non ottimale nel senso specifico del termine nell’ingegneria dei sistemi, e quindi ai loro occhi era come se l’evoluzione delle api non avesse raggiunto il miglior risultato possibile.
Per fortuna la loro ricerca non si è fermata qui, passando dalle formulazioni teoriche all’osservazione sul campo. Tramite una combinazione di colori e numeri, i ricercatori hanno reso riconoscibili 4000 api bottinatrici, per poi inserirle in un ambiente in cui le fonti di cibo erano variabili. Dopo una settimana di osservazione, è risultato come il modello di distribuzione delle api fosse il più efficiente, in quanto capace di adattarsi ai cambiamenti del territorio circostante quali la fioritura di vari fiori in diversi periodi dell’anno.
Trovare il giusto campo di applicazione per questo modello ha richiesto del tempo. È stato il professor Sunil Nakrani a risolvere il lungo periodo di incertezza. Il professor Nakrani era in cerca di una soluzione alla variabilità della domanda nell’ambito dei server provider che offrono servizi di web hosting. Ha parlato di tutto questo con il professor Craig Tovey, senza sapere che quest’ultimo avesse partecipato al gruppo di ricerca di cui si è parlato prima e che quindi avesse pronta una soluzione al suo problema.
I servizi di web hosting offerti dai server provider danno spazio ai loro clienti in base alla domanda percepita per ogni applicazione. Ogni server può eseguire una sola applicazione alla volta, e nel momento in cui deve passare ad una nuova applicazione, ci sarà una perdita in termini di ritorno economico dovuta ai tempi di riadattamento. I server provider si trovano in un mercato molto variabile, ed è normale che cerchino la soluzione più efficiente per l’allocazione delle proprie risorse.
Partendo dallo studio del bottinaggio delle api, i ricercatori hanno sviluppato un algoritmo in grado di valutare il potenziale economico di ogni cliente, per poi segnalare questa informazione agli altri server (proprio come un’ape bottinatrice che tramite la danza indica alle proprie compagne una fonte di cibo).