バレルクラゲは、イギリス周辺海域で見られる最大のゼリーというだけではありません。新しい研究によると、それは動物界で最も戦略的な探索者でもあるという。
海洋生息地の広大な海域で可能な限り最高の食事を見つけるために、バレルクラゲ (リゾストマタコ) は、最も一般的に関連付けられている戦略を使用します。世界最速のスーパーコンピューター-- 高速シミュレーテッドアニーリングとして知られるアプローチ。
数学者にとって、高速シミュレーテッド アニーリングはスーパーコンピューターによって実装されたアルゴリズムであり、複雑な問題に対する最適な解を比較的短時間で見つけることができます。のためにクラゲ高速シミュレーテッドアニーリングは、ゼリーをその好ましい獲物である多数のプランクトンにどんどん近づける一連の予測可能な動きによって分類される、高度に進化した探索戦略です。
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英国の農業研究センター、ロザムステッド・リサーチの科学者で研究主著者のアンディ・レイノルズ氏によると、この複雑な探索戦略は自然界ではこれまで観察されたことがなかったという。
それでも、その他の数学的パターンレイノルズ氏によると、自然界ではさまざまな動きが広く観察されているという。これらのパターンの中で最も一般的な「レヴィ ウォーク」は、バレル ゼリーのアプローチのより複雑ではないバージョンです。
「レヴィ歩行とは、頻繁に発生する小さな歩幅に、めったに発生しない長い歩幅が散在し、その中にさらにまれでさらに長い歩数が散在するランダムウォークです」とレイノルズ氏は電子メールでライブサイエンスに語った。 (レヴィ ウォークは、確率論の研究で有名なフランスの数学者ポール レヴィにちなんで命名されました。)
これは何かを探すかなり複雑な方法のように聞こえるかもしれませんが、レイノルズ氏は、紛失した車のキーをリビングルームのソファで探し、そこで見つからずにクローゼットに行って自分の鍵を確認する方法に似ていると述べました。コートのポケット。
「この階層的な入れ子のパターンは、検索時に非常に効果的です。なぜなら、あるエリアが集中的に調査されると、検索者は別のエリアに移動され、その後、新たな集中的な検索が開始されるからです」とレイノルズ氏は述べています。
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レヴィ散歩を利用して餌を見つけるために観察されている種の中には、サメ、ペンギン、ミツバチ、アリ、カメ、さらには人間の狩猟採集民。
しかし、これらの多くの種の中で、バレルゼリーが際立っているのは、このレヴィ歩行パターンを示すことに加えて、他の種が使用していないと思われるいくつかの探索方法も実行しているためです。
クラゲのように動きます
バレル クラゲの探索を最適化する行動の 1 つは「バウンス」と呼ばれることがあり、クラゲがある水深から出発し、その後、別の水深まで上または下に長く滑空するときに発生します。新しい場所で餌が見つからない場合、クラゲは再び「跳ねて」元の位置に戻ります。
一部の科学者は、このゼリーが水中で飛び跳ねる傾向が実際に食物を探す能力を妨げているのではないかと考えているが、レイノルズ氏によると、これらの珍しい動物たちは最初からその性質を正しく持っていたという。
レイノルズ氏によると、このクラゲは、1日に何十回も跳ね返るパターンを繰り返すことがあるが、この戦略を使って、最も濃度の高いプランクトンをゆっくりと狙うのだという。
したがって、この行動により、バレルゼリーは、獲物を探すためにレビー歩行のみを使用するペンギンやサメなどの他の海洋動物よりもさらに効率的になる、とレイノルズ氏は述べた。
バウンスの方が良いのでしょうか？
もしバレルゼリーの食べ物を探す珍しい方法それが本当に最善の方法であるのに、なぜ他の海洋生物も同じ戦略を採用しないのでしょうか?
レイノルズ氏によると、その答えは食事に関係しているという。バレルクラゲは長い時間を過ごすことで恩恵を受ける集中する獲物を探すなぜなら、満足するまでにたくさんのプランクトンを食べる必要があるからだとレイノルズ氏は言う。レイノルズ氏によれば、サメやペンギンは時々魚を食べることで生き残ることができるという。
「レヴィ探索は、どんな食事でもよい場合に、次の食事を見つけるのに非常に効果的です。一方、高速模擬焼きなましは、採集者を可能な限り最高の食事に導きます」とレイノルズ氏は述べた。 「これがクラゲの特別なところです。クラゲは、ただ食べ物を探しているだけの硬骨魚、ペンギン、カメ、サメとは異なり、非常に目の肥えた食事をするのです。」
この高いレベルの洞察力は、一部の数学者やエンジニアを高速シミュレート アニーリング戦略に引き付ける理由でもあります。スーパーコンピューティングとレイノルズ氏は語った。
レイノルズの研究は、数学モデルとコンピューターモデルに基づいて、バレルクラゲのように、数学者はさまざまな潜在的な解決策ではなく、問題に対する可能な限り最善の解決策を探している場合にのみこの戦略を実行する傾向があることを発見しました。
