గణితం మరియు జీవశాస్త్రం: దోమల మేఘాలు న్యూరాన్ నెట్‌వర్క్‌లుగా పనిచేస్తాయి

దోమలు సంధ్యా సమయంలో ఆ చమత్కార సమూహాలను ఎలా ఏర్పరుస్తాయి? సావో పాలో (యుఎస్‌పి) విశ్వవిద్యాలయం యొక్క సెంటర్ ఫర్ రీసెర్చ్, ఇన్నోవేషన్ అండ్ డిఫ్యూజన్ ఇన్ న్యూరోమాథెమాటిక్స్ (న్యూరోమాట్) నుండి మా బృందం నిర్వహించిన పరిశోధనలు ప్రతి దోమ తన పొరుగువారి మధ్య సామీప్యత ఆధారంగా తన స్థానాన్ని సర్దుబాటు చేస్తాయని చూపిస్తుంది. గణన అనుకరణలతో, మేము సరళమైన నమూనాను ఉపయోగించి సహజమైన వాటికి సహజమైన సమూహాలను ఏర్పరచగలిగాము.

ఇతర నమూనాలు దోమలు ఒక అదృశ్య వసంతంతో అనుసంధానించబడినట్లుగా, దోమలు కేంద్ర బిందువుకు ఆకర్షితుడవుతాయని అనుకుంటాయి. కానీ ఈ దృక్పథం దీపాల చుట్టూ ఏర్పడిన కీటకాల మేఘాల కేసులకు మెరుగ్గా ఉండవచ్చు, ఇవి సహజ సంకలనం దృగ్విషయానికి వర్తించవు మరియు మేము ఇక్కడ విశ్లేషిస్తాము.

మరొక పరికల్పన దోమ దాని మరియు క్లౌడ్ మధ్యలో ఉన్న దూరాన్ని లెక్కించగలదని భావించారు.

చివరి అవకాశం మేఘంలో ఉన్న దోమల సాంద్రతపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఈ కీటకాల యొక్క సామూహిక ప్రవర్తనను అంచనా వేస్తుంది. అందువల్ల, సాంప్రదాయ పరికల్పనలను సవాలు చేయడంతో పాటు, ఫలితాలు భౌతిక శాస్త్ర భావనల యొక్క జీవ అనువర్తనాల అవగాహనను విస్తరిస్తాయి.

మోడల్ ఎలా పనిచేస్తుంది

బ్రెజిలియన్ జర్నల్ ఆఫ్ ఫిజిక్స్లో ప్రచురించబడిన మా బృందం అధ్యయనంలో, మేము మూర్ యొక్క పరిసరాల భావనను ఉపయోగిస్తాము – గణన నమూనాలకు ఒక సాధారణ విధానం, ఇది మేఘంలో కీటకాల అంతరాన్ని అనుమతిస్తుంది.

అసలు పరీక్ష ఏమిటంటే, సమీప ఎనిమిది పొరుగువారి స్థాన సమాచారాన్ని తొమ్మిది -పాయింట్ inary హాత్మక స్థాయిలో ఉపయోగించడం. మా మూడు -డైమెన్షనల్ విధానం కోసం, మేము 3x3x3 క్యూబ్, అంటే సెంట్రల్ దోమ దగ్గర 26 పొరుగువారిని లెక్కించాము.

ఈ స్థలాన్ని గ్రిడ్లుగా విభజించడం వివేచన అని పిలువబడే ఒక భావనపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అవసరం లేదా వాస్తవికమైనది కానిది, కానీ స్వీయ-ఆర్గనైజ్ సమూహాలను దోమలకు సుదూర సమాచారం అవసరం లేదని ప్రదర్శించడానికి సరిపోతుంది. ప్రతి దోమ సైట్ యొక్క సాంద్రత ఆధారంగా దాని స్థానాన్ని సర్దుబాటు చేస్తుంది, అనగా సమీప పొరుగువారి సంఖ్య. ఈ సరళమైన కానీ బలమైన విధానం సమూహాల నిర్మాణం మరియు చెదరగొట్టడాన్ని ఖచ్చితంగా పునరుత్పత్తి చేసింది, ఇది ఆశ్చర్యకరమైన నమూనాలను వెల్లడించింది.

రెండవ ఆర్డర్ దశ పరివర్తన

మోడల్ ఫలితాల్లో, రెండు దశలు కనిపిస్తాయి: ఒకటి చాలా కాంపాక్ట్ మరియు కఠినమైన సమూహాలతో మరియు మరొక దశ చాలా చెల్లాచెదురైన సమూహాలతో. ఈ రెండు దశల (క్లిష్టమైన ప్రాంతం) మధ్య పరివర్తన ప్రాంతంలో మాత్రమే మోడల్ రాయల్ దోమల మేఘాలను వివరించగలదు. అందువల్ల, శాస్త్రీయ దృక్పథం నుండి, మా అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన అన్వేషణ ఏమిటంటే, దోమలచే ఏర్పడిన సమూహాలు “రెండవ -ఆర్డర్ దశ పరివర్తనాలు” అని పిలవబడే సామూహిక ప్రవర్తనను ప్రదర్శిస్తాయి, ఇది భౌతిక శాస్త్రంలో బాగా స్థిరపడిన భావన.

ఈ రకమైన రెండవ ఆర్డర్ పరివర్తన బాహ్య కారకం వల్ల కలిగే పదార్ధం యొక్క నిరంతర పరివర్తన ద్వారా వర్గీకరించబడుతుంది. దీనికి క్లాసిక్ ఉదాహరణ అయస్కాంతాల యొక్క చాలా అధ్యయనం చేయబడిన ప్రవర్తన. ఉష్ణోగ్రత పెరిగేకొద్దీ, అణువులు క్రమంగా వాటి అయస్కాంత సంస్థను కోల్పోతాయి. క్లిష్టమైన పాయింట్ వద్ద, పదార్థం ఇకపై అయస్కాంతం కాదు.

ఈ ప్రవర్తనకు విరుద్ధంగా, మొదటి-ఆర్డర్ పరివర్తనాలు అని పిలవబడేవి అధ్యయనం కింద కొన్ని పదార్ధాల యొక్క భౌతిక రసాయన లక్షణాలలో ఆకస్మిక మార్పులను కలిగి ఉంటాయి. మరియు దీనికి ఉత్తమమైన మరియు పురాతన ఉదాహరణ చాలా సులభం: ద్రవ నుండి ఆవిరి నీటికి వెళ్ళడం, తీవ్రమైన వేడితో వేగవంతం అవుతుంది.

మరియు దీనికి మెదడుతో సంబంధం ఏమిటి?

జీవ వ్యవస్థలలో దశ మరియు క్లిష్టమైన పరివర్తనాలు ప్రస్తుత గణాంక భౌతిక శాస్త్రంలో ముఖ్యమైన పరిశోధన అంశాలు. ఈ విషయం, మొదటి చూపులో డిస్‌కనెక్ట్ అయినట్లు అనిపించవచ్చు, మెదడులోని విమర్శపై పరిశోధనల రేఖ నుండి న్యూరోమాట్ వద్దకు వచ్చింది, మా సహకారుల నెట్‌వర్క్ అభివృద్ధి చేసింది.

ఈ పరిశోధనలో, న్యూరాన్ నెట్‌వర్క్‌లు ఒక దశ పరివర్తన యొక్క ప్రవేశంలో క్లిష్టమైనప్పుడు సమాచారాన్ని మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలవని మేము చూపిస్తాము. ఈ సమయంలో, నెట్‌వర్క్ ఉద్దీపనలకు మరింత సున్నితంగా మారుతుంది మరియు అదే సమయంలో చాలా బలహీనమైన మరియు చాలా బలమైన సంకేతాలను గుర్తించగలదు. ఘ్రాణ మరియు రెటీనా వ్యవస్థలో ఇలాంటి దృగ్విషయాలు సంభవించినందున, మెదడు వాసన మరియు చిత్రాలను ఎలా అర్థం చేసుకుంటుందో వివరించడానికి ఈ విధానం సహాయపడుతుంది. అదనంగా, న్యూరాన్ల మధ్య విద్యుత్ కనెక్షన్ ఈ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని మేము ప్రతిపాదించాము, ఇది ప్రపంచాన్ని మరింత ఖచ్చితంగా గ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ పరిశోధనా ప్రాంతంపై మన ఆసక్తి (దోమలు వంటి జంతువుల సామూహిక కదలికల), గణన జీవశాస్త్రంలో గణాంక భౌతికశాస్త్రం యొక్క ఆలోచనల యొక్క విశ్వవ్యాప్తత కారణంగా ఉంది. 2021 లో భౌతిక శాస్త్రంలో నోబెల్ బహుమతి గ్రహీత జార్జియో పారిసి న్యూరోనల్ నెట్‌వర్క్‌లలో పరివర్తనాల సమస్యలను తీవ్రంగా అంకితం చేశాడని గుర్తుంచుకోండి. మరియు ఇటీవల డ్రంక్ డ్రైవ్స్ కదలికలు. ఇటీవలి, 2024 నోబెల్ బహుమతి గ్రహీతలకు న్యూరానల్ నెట్‌వర్క్‌లపై వారి దశ పరివర్తన ఆలోచనలు లభించాయి.

దశల పరివర్తన యొక్క ఇతివృత్తాన్ని చూడటం, న్యూరాన్ల నుండి దోమల జనాభా వరకు, భౌతిక మరియు జీవశాస్త్రంలో సైద్ధాంతిక ఆలోచనలను ఎలా అనుసంధానించారో చూపిస్తుంది. అదనంగా, ఈ ప్రమాణాలు పర్యావరణ శాస్త్రం, ఎపిడెమియాలజీ మరియు సామాజిక శాస్త్రంలో కూడా గమనించబడతాయి ఆర్థిక వ్యవస్థఒక దశ పరివర్తన అంచున ఉన్న సామూహిక సంస్థ సంక్లిష్ట వ్యవస్థలలో కేంద్ర ఇతివృత్తం అని సూచిస్తుంది.

ఈ అధ్యయనం దోమల యొక్క సామూహిక ప్రవర్తనపై సైద్ధాంతిక అవగాహనను అభివృద్ధి చేసినప్పటికీ, చమత్కారమైన ప్రశ్నలు ఇప్పటికీ అలాగే ఉన్నాయి: కీటకాలు స్థానిక సాంద్రతను ఎలా గుర్తిస్తాయి మరియు పరివర్తన సమయంలో వారి చర్యలను ఎలా సమన్వయం చేస్తాయి? ఈ రహస్యాలు ప్రకృతి యొక్క సార్వత్రిక చట్టాలను అర్థం చేసుకోవడానికి రోజువారీ విషయాలను అన్వేషించడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను ఆకర్షించడం మరియు బలోపేతం చేస్తాయి. భౌతికశాస్త్రం యొక్క ప్రాథమిక భావనలను వివిధ ప్రమాణాల వద్ద జీవ వ్యవస్థలకు అనుసంధానించడం ద్వారా గణిత మరియు జీవ శాస్త్రాల పరిధిని విస్తృతం చేయడానికి మా పని దోహదం చేస్తుందని మేము నమ్ముతున్నాము.

ఒసామ్ కినౌచి FAPESP మరియు CNPQ నుండి ఫైనాన్సింగ్ పొందుతాడు

గిల్హెర్మ్ రోంకరట్టి గలాంటి సిఎన్‌పిక్యూ నుండి నిధులు పొందుతాడు.