Hunter mellyfish como supercomputadores?

Los medusas de la orden Cornerota son comunes en el noreste del Atlántico, así como en los Mares Adriático, Mediterráneo y Negro. En particular, la especie Rhizostoma pulmo, alcanzando 40 centímetros de diámetro, es la más grande entre sus representantes que viven frente a la costa de la Isla Británica. Es aquí donde el biólogo Andrew Reynolds descubrió en medusas una estrategia única para obtener alimentos para animales.

Si hablamos de medusas-cornerotes en general, entonces su dieta es bastante diversa. Algunas especies son capaces de digestión externa, por lo que su menú incluye bastantes habitantes submarinos, por ejemplo, peces. Otros literalmente se convierten en “vegetables”: se instalan en la parte inferior, practican fotosíntesis debido a los microorganismos simbióticos de zooxanthellae. Sin embargo, a diferencia de sus hermanos, Rhizostoma pulmo es más selectivo y se alimenta exclusivamente de plancton. Por lo tanto, logró dominar varios métodos de caza a la vez - y entre ellos se destaca una pareja, que se puede describir utilizando los métodos de estadísticas matemáticas.



El primero se llama Levi Walks. El autor explica la esencia de esta estrategia en un simple ejemplo con claves perdidas. Después de haber buscado en el bolsillo de uno y no haber logrado éxito, la persona transfiere su búsqueda a otro lugar, por ejemplo, en una tabla donde también busca intensamente, y así sucesivamente hasta que se alcance el objetivo. Tales tácticas están bastante justificadas desde el punto de vista de la eficiencia.

Del mismo modo, los medusas realizan movimientos aleatorios, durante los cuales se intercalan pasos cortos más frecuentes con largos. Es decir, primero, el medusas busca presa cerca de su ubicación, y luego se mueve a una distancia considerable y continúa "detallado" búsquedas allí. Esta estrategia es común entre muchos animales, por ejemplo, tiburones, tortugas, artrópodos o abejas.



Sin embargo, lo más productivo para el medusas fue la segunda estrategia, que se asemeja al algoritmo de amasamiento simulado. Este último se basa en la imitación del proceso físico que se produce durante la cristalización de una sustancia, incluyendo el anealing ( endurecimiento) de metales para aumentar la homogeneidad, eliminar defectos, menos susceptibilidad al desgaste y mayor fuerza.

Cada metal tiene una celosa. Describe posibles variantes de la posición geométrica de los átomos de la materia, y cada uno de estos estados corresponde a cierto nivel de energía. Durante el acaparamiento, el metal se calienta a cierta temperatura, lo que hace que los átomos de la celosía cristalina abandonen sus posiciones. Luego comienza un enfriamiento lento y controlado, como resultado de lo cual los átomos “escogen” el lugar más adecuado para ellos mismos. Así, el objetivo de la idea es llevar el sistema al estado más ordenado con menos energía que el original.



Para cualquier matemático, este algoritmo se asocia con supercomputadores y se caracteriza por el hecho de que se puede utilizar para encontrar la solución óptima a un problema complejo en muy poco tiempo, dice Andrew Reynolds en su artículo publicado en el Journal of the Royal Society Interface of the Royal Society of Natural Knowledge of London. Pero el ejemplo más simple es nuestra estancia habitual en Internet. Abremos Google, hacemos una solicitud, obtenemos información. Para entrar en la próxima consulta, tenemos que volver a la primera página de la búsqueda, etc.

En medusas, la estrategia de amasar simulado se expresa de la siguiente manera: el depredador hace un salto a una distancia arbitraria - y, si no hay presa adecuada, regresa al punto de partida, desde donde hace un salto en la otra dirección. El punto de tales acciones es encontrar la máxima concentración de presa en la columna de agua o elegir el más fuerte de los muchos senderos olfativos que emanan de presa lejana.

Combinar las dos estrategias es la clave para una supervivencia exitosa para un usuario de plancton activo como Rhizostoma pulmo. Este ejemplo sin precedentes del comportamiento de un organismo vivo “computer” sugiere claramente que la naturaleza ya conoce todos nuestros futuros avances en matemáticas – uno sólo puede adivinar lo que nos sorprenderá después.

Fuente: facepla.net