Физика, а не интеллект: как слизевик без мозга находит выход из лабиринта

Исследование слизевика Physarum polycephalum

Как сообщает НВ — Техно: Ученые из Технического университета Мюнхена под руководством Лизы Шик установили, что способность слизевика Physarum polycephalum преодолевать лабиринты и отыскивать пищу обусловлена исключительно физическими процессами, а не осознанными решениями. В ходе экспериментов выяснилось, что прорыв через световой барьер происходит в точке, соответствующей самой длинной внутренней оси геометрической фигуры, за счет гидродинамического давления. Этот организм не обладает ни мозгом, ни нервной системой, что делает его поведение особенно интригующим для науки.

В рамках работы слизевиков помещали в ловушки из агарового желе, границы которых освещались синим светом с длиной волны 470 нанометров. Теневые участки внутри светового барьера имели форму двумерных фигур: треугольников, квадратов и шестиугольников. Уже через час после начала эксперимента организм начинал формировать исследовательские отростки.

Значение открытий

Ключевым результатом стало то, что разрыв светового барьера всегда фиксировался в зоне самой длинной внутренней оси фигуры. Этот механизм объясняется гидродинамикой и перистальтическими сокращениями клеточных стенок. Итоги работы опубликованы в журнале PRX Life, что подчеркивает их важность для понимания поведения слизевиков.

Полученные данные способны кардинально изменить представления о механизмах пространственной навигации у организмов, лишенных сложной нервной системы. Исследование Physarum polycephalum открывает новые научные горизонты и может найти практическое применение в разных областях.

Открытия, сделанные в этой работе, способны повлиять на изучение пространственной ориентации не только у слизевиков, но и у других живых существ без развитой нервной системы. Это дает новые возможности для понимания эволюционных адаптаций видов к окружающей среде.

Изучение Physarum polycephalum может быть использовано в прикладных целях, например:

• Создание новых алгоритмов для робототехники;
• Оптимизация транспортных систем в ситуациях, где традиционные методы неэффективны.