Egy új tanulmányban, amelyet 2021 májusában tettek közzé az Amerikai Egyesült Államok Nemzeti Tudományos Akadémiájának folyóiratában, a tudósok mesterséges intelligenciával működő gépi tanulással modellezték, hogyan képesek a kis organizmusok a környezetükben való eligazodásra.
A kutatást Andras Zött vezette az ausztriai Technische Universität Wien Elméleti Fizika Intézetében. A tanulmány írói le szerették volna modellezni az egyszerű, egysejtű szervezetek mozgását és navigációját, melyet idegrendszer nélkül visznek véghez.
A biológiában a sejttípusoknak két fő osztálya van, ezek a prokarióták és az eukarióták. Az olyan prokariótákban, mint a baktériumok, nincsen sejtmag és a sejtszervek is hiányoznak.
Az eukarióták általában egy-, vagy többsejtűek, nagyobbak és összetettebbek, mint a prokarióták. Nekik már van magjuk és szerveik is. A növények, algák, gombák, és állatok mind-mind eukarióta szervezetek.
Az egysejtű organizmusok lehetnek prokarióták és eukarióták egyaránt. A mikrobiológiában a kemotaxis a sejtek mozgása és vándorlása a kémiai ingerek felé vagy éppen azok elől.
Ez egy biológiai folyamat, amely lehetővé teszi a mikroorganizmusok számára, hogy növeljék hasznosulásukat.
A vizsgálatban ezt a kemotaxist modellezték le a tudósok szerv nélküli, úszó organizmusok esetében. A mesterséges intelligencia számítása alapján ezek a szervezetek rendelkeznek egy mesterséges ideghálózattal.
Az egysejtűek anélkül képesek megtanulni úszni, hogy kémiai környezet venné körül őket. Evolúciós szempontból viszont elmondható, hogy valaha a környezet alakította ki ezt a viselkedést bennük.
„Ez egy egyszerű belső döntéshozatali mechanizmus fejlődése, amely (…) lehetővé teszi a különböző kémiai tájakon történő navigációt"
– írták a kutatók.
Ezek a megállapítások hasznosak lesznek a jövőben az egysejtűek, valamint olyan kis többsejtű szervezetek, mint például a Caenorhabditis elegans szempontjából is.
(Forrás: Psychology Today)
