Você já se perguntou como padrões complexos surgem na natureza?
As manchas de leopardo, as listras de zebra e a distribuição de vegetação em desertos são apenas alguns exemplos desses padrões surpreendentes.
Em 1952, o matemático e cientista da computação Alan Turing propôs uma teoria que explica como interações simples entre fatores concorrentes podem levar a padrões de superfície complexos. Essa teoria é conhecida como teoria dos padrões de Turing.
Recentemente, um grupo de pesquisadores confirmou experimentalmente a teoria de Turing em sementes de chia (D’AQUINO, 2023).
Brendan D’Aquino, um estudante de ciência da computação na Universidade Northeastern, liderou o estudo em colaboração com o físico Flavio Fenton, do Georgia Tech.
O estudo foi apresentado na reunião da American Physical Society em 2022.
Para realizar o experimento, os pesquisadores cultivaram sementes de chia em camadas uniformes em bandejas e ajustaram a umidade disponível para experimentar como os fatores afetam a distribuição da vegetação.
Imagem: D’AQUINO, 2023
O resultado foi impressionante: os padrões que surgiram nas sementes de chia se assemelhavam aos observados na natureza e aos produzidos em simulações de computador do modelo de Turing.
O estudo é importante porque, embora a teoria de Turing já tenha sido produzida em alguns experimentos químicos e outros sistemas artificiais, essa é a primeira vez que experimentos com vegetação viva confirmaram a teoria de Turing.
Mas afinal, o que é o padrão de Turing?
O padrão de Turing é uma teoria proposta pelo matemático e cientista da computação Alan Turing em 1952 que explora a formação de padrões complexos em sistemas biológicos.
Essa teoria tem implicações significativas para a biologia, a química e a matemática e é frequentemente usada para explicar o desenvolvimento de estruturas complexas em sistemas biológicos.
A teoria de Turing se baseia na interação entre substâncias químicas em um sistema biológico.
Segundo Turing, a distribuição desigual de certas moléculas em um sistema biológico pode levar a uma reação química que gera um padrão repetitivo de concentrações dessas moléculas.
Esse padrão, por sua vez, pode influenciar outros processos químicos no sistema, gerando uma variedade de estruturas e funções biológicas.
A teoria de Turing é baseada em duas premissas principais: a primeira é que as reações químicas ocorrem em taxas diferentes em diferentes partes do sistema, e a segunda é que as concentrações de produtos químicos são transportadas através do sistema de maneira difusiva.
Essas premissas permitem que a teoria explique a formação de padrões complexos em sistemas biológicos.
Os padrões de Turing são frequentemente observados em sistemas biológicos como a formação de manchas na pele de animais e o desenvolvimento de estruturas em plantas e outros organismos.
Eles também podem ser observados em outros sistemas não biológicos, como reações químicas em soluções homogêneas.
A teoria de Turing tem implicações importantes para a biologia, a química e a matemática, e tem sido usada para explicar uma ampla variedade de fenômenos em sistemas biológicos e não biológicos.
A compreensão dos padrões de Turing pode levar a novas abordagens para o desenvolvimento de materiais e processos químicos, bem como para a compreensão de sistemas biológicos complexos.
Vídeos
Vídeo: Canal “BlaBlaLogia” em Youtube.
Referências
D’AQUINO, Brendan. Studying Turing patterns in vegetation. Bulletin of the American Physical Society, 2023. Disponível em: <link>. Acesso em: 29 mar 2023.
Notícias
Chia seedlings verify Alan Turing’s ideas about patterns in nature. Science News, 2023. Disponível em: <link>. Acesso em: 29 mar 2023.
Cite-nos
SANTOS, Fábio. Mudas de Chia confirmam as ideias de Alan Turing sobre padrões na natureza. Ciência Mundo, mar 2023. Disponível em: . Acesso em: 05 maio 2024.
Graduado em Sistemas de Informação pela FEUC-RJ e mestre em Representação de Conhecimento e Raciocínio pela UNIRIO. Fábio é editor e fundador do portal Ciência Mundo. É dedicado à produção de conteúdos relacionados a astronomia, física, arqueologia e inteligência artificial.
