La célula de la ameba Dictyostelium se arrastra sobre el vidrio. Su camino queda registrado: una cadena de puntos en el plano. Pero, ¿qué fuerzas la empujan? Dentro de la célula trabaja un motor molecular: las proteínas tiran, la membrana se estira, el agua presiona. Esto se parece al movimiento browniano del polen en el agua, solo que más complejo: aquí actúa la memoria del paso anterior.

Los autores construyeron un «juez»: un algoritmo bayesiano que compara modelos de segundo orden (que tienen en cuenta la inercia y la elasticidad) a partir de las coordenadas únicamente. Antes, estas comparaciones eran imprecisas o requerían conocer las velocidades. Ahora, usando fórmulas exactas para los casos lineales y una aproximación para los no lineales, se puede calcular el «peso» de cada hipótesis.

En células vivas resultó que la elección del mejor modelo depende de la frecuencia de muestreo. Una misma célula, con una grabación rápida, «elige» una descripción; con una lenta, otra. Pero el modelo elegido siempre reproduce los rasgos clave del movimiento real, como la amplitud de las fluctuaciones y su autocorrelación. Es como si, a partir de una foto borrosa de un corredor, se pudiera decir si es un esprint o un maratón, sin equivocarse en los parámetros básicos de la zancada.