Không cần gọi đội cứu hỏa. rokopix / Shutterstock
Hòa mình vào thiên nhiên dường như là một thế giới khác xa với một lớp học toán. Nhưng vẻ đẹp xung quanh chúng ta có trật tự - và một trong những người viết mã giỏi nhất thế giới là chìa khóa để mở khóa nó.
Alan Turing có thể được biết đến nhiều nhất với việc giải mã các tin nhắn tiếng Đức được tạo ra bởi cỗ máy bí ẩn của họ trong Thế chiến II. Nhưng nhà khoa học có ảnh hưởng nghĩ về sự tương tác giữa thiên nhiên và toán học một cách sâu sắc trước cái chết không tưởng của anh ta trong 1954. Trong thực tế, anh ấy bài báo được xuất bản lần cuối trở thành một trong những lý thuyết sáng lập của sinh học toán học, một chủ đề dành cho việc tìm hiểu cơ chế hoạt động của tự nhiên bằng cách tìm ra các phương trình mô tả chúng, từ sự thay đổi quần thể loài đến cách phát triển khối u ung thư.
Một con cá nóc mbu mặc một mẫu Turing đặc biệt mê hoặc. Dennis Jacobsen / Shutterstock
Turing đề xuất rằng hai hóa chất sinh học di chuyển và phản ứng với nhau theo cách có thể dự đoán về mặt toán học có thể giải thích các hình dạng và mô hình trong tự nhiên. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng một chiếc áo choàng của một con báo là một khu rừng khô với hóa chất cháy F lửa bùng phát khắp nơi. Đồng thời, các hóa chất chữa cháy thuộc loại thứ hai hoạt động để bao vây và chứa các đám cháy này, để lại các mảng cháy - hoặc các đốm - trong khung cảnh lông thú.
Điều quan trọng là tốc độ của hóa chất ức chế chữa cháy phải nhanh hơn tốc độ của hóa chất kích hoạt tạo điểm tại chỗ cho các mẫu được tạo. Quá chậm, và hóa chất kích hoạt sẽ chiếm ưu thế, dẫn đến màu sắc đồng nhất.
Turing đã đưa ra hai phương trình mô hình hóa các loại mô hình sẽ được tạo ra khi cả nồng độ của hai hóa chất và tốc độ chúng khuếch tán thay đổi. Tuy nhiên, thật khó để giải các phương trình phức tạp này với các máy tính nguyên thủy vào thời điểm đó. Turing đã thực hiện nhiệm vụ siêng năng một lần, tạo ra một mô hình lốm đốm giống như da bò.
Được hỗ trợ bởi các máy tính hiện đại, các nhà khoa học đã chỉ ra rằng các phương trình của Turing có thể được sử dụng để mô phỏng vô số các mô hình hai chiều được nhìn thấy trong thế giới tự nhiên, từ dấu vân tay và áo khoác của động vật đến cảnh quan bán khô cằn.
{vembed Y = 5WGg1OkS8-4}
Cho thấy các phản ứng và chuyển động của hóa chất thực sự đằng sau việc tạo ra các mô hình tự nhiên là khó khăn hơn. Ví dụ, chúng ta không thể xem các đốm của loài báo phát triển trong bụng mẹ. Thậm chí quan sát các mẫu đáng chú ý của cá thiên thần đang phát triển thay đổi khi chúng phát triển từ giai đoạn vị thành niên đến tuổi trưởng thành không cung cấp bằng chứng cho thấy một điệu nhảy của hai hóa chất ức chế hoạt hóa đang hoạt động.
Gần đây, Mẫu Turing in nang lông, lông gàvà cá mập giống như cá mập vảy tất cả đã được chứng minh trực tiếp được tạo ra bởi sự tương tác giữa chất kích hoạt và hóa chất ức chế.
Tất nhiên, thiên nhiên hiếm khi đơn giản như hai hóa chất tương tác trong sự cô lập. Các nhà khoa học hiện đã mở rộng lý thuyết của Turing để giải thích các hệ thống phức tạp hơn như giường hến, kéo dài hàng trăm mét theo mẫu Turing lớn và hiển thị một kiểu mẫu hoàn toàn khác ở quy mô nhỏ hơn. Một phiên bản bốn hóa học của lý thuyết cũng mô hình chính xác sự hình thành các lằn trong miệng của động vật có xương sống.
Thật thú vị, chúng ta cũng có thể áp dụng công việc của Turing cho toàn bộ các mẫu phi hình ảnh. Ví dụ, nghiên cứu của tôi khám phá cách chúng ta sử dụng chúng để mô hình hóa các mô hình lãnh thổ của động vật. Thay vì mô tả nồng độ và phản ứng giữa các hóa chất, chúng tôi đã sử dụng các phương trình tương tự để mô tả xác suất vị trí của các cá nhân và sự tương tác giữa mỗi cá nhân và môi trường của nó.
Như bạn có thể tưởng tượng, các phương trình thường rất phức tạp, như nhiều yếu tố ảnh hưởng đến sự di chuyển của động vật, từ dấu hiệu mùi hương và sự hiện diện vật lý của các động vật khác đến vị trí của con mồi và thậm chí cả bộ nhớ.
Nhưng các mô hình chuyển động được dự đoán bởi các phương trình mô hình các yếu tố này so sánh cũng đáng ngạc nhiên đến sự di chuyển thực tế của động vật trong một khu vực. Cũng như hấp dẫn trong chính nó, nghiên cứu như thế này có thể giúp chúng tôi hiểu làm thế nào thay đổi môi trường sống của một loài ảnh hưởng đến hệ sinh thái rộng lớn hơn - điều có thể rất quan trọng khi xem xét mối đe dọa tuyệt chủng của khí hậu gây ra cho hàng trăm ngàn loài.
Phương pháp mô hình hóa các mô hình lãnh thổ này thậm chí có thể được mở rộng cho dân số loài người. Ví dụ, một phần của nghiên cứu cho thấy rằng sự di chuyển của các thành viên băng đảng Los Angeles có thể được dự đoán chính xác bằng các phương trình mô hình hóa vị trí trung tâm của băng đảng của họ và các thẻ graffiti của các băng đảng khác.
Có lẽ ngay cả Turing cũng không thể tưởng tượng được có bao nhiêu bí mật đẹp đẽ của thiên nhiên mà tờ giấy bán nguyệt của anh sẽ mở khóa. Và đó không chỉ là sinh học toán học mà anh ấy đã đóng góp xác định - chúng tôi có thiên tài của anh ấy để cảm ơn vì nhiều hơn nữa. Cảm ơn Alan.
Lưu ý
Natasha Ellison, nhà nghiên cứu tiến sĩ, Đại học Sheffield
Bài viết này được tái bản từ Conversation theo giấy phép Creative Commons. Đọc ban đầu bài viết.
