Comment le plus célèbre briseur de code du monde a déverrouillé les secrets de la beauté de la nature

science Pas besoin d'appeler les pompiers. rokopix / shutterstock

Entrer dans la nature peut sembler très loin d'une classe de maths. Mais la beauté qui nous entoure est en ordre - et l'un des meilleurs codebreakers au monde a été la clé pour le déverrouiller.

Alan Turing est peut-être mieux connu pour le décryptage des messages allemands créés par leur machine à énigme durant la Seconde Guerre mondiale. Mais le scientifique influent réfléchi à l’interaction profonde entre la nature et les mathématiques avant sa mort prématurée à 1954. En fait, son dernier article publié est devenue l'une des théories fondatrices de la biologie mathématique, un sujet consacré à comprendre le fonctionnement des mécanismes de la nature en trouvant des équations qui les décrivent, des changements de population d'espèces à la croissance des tumeurs cancéreuses.

science Un poisson-globe mbu arborant un motif de Turing particulièrement envoûtant. Dennis Jacobsen / Shutterstock

Turing a proposé que deux produits chimiques biologiques se déplaçant et réagissant de manière mathématiquement prévisible pourraient expliquer les formes et les schémas de la nature. Par exemple, imaginez que le manteau d'un guépard soit une forêt sèche avec des «incendies» chimiques se déclarant partout. Simultanément, des produits chimiques pour la lutte contre les incendies d'un second type agissent pour entourer et contenir ces incendies, en laissant des plaques calcinées - ou des points - dans le paysage à fourrure.

Il est important de noter que la vitesse du produit chimique inhibiteur de lutte contre les incendies doit être supérieure à celle du produit chimique activateur créant des taches pour que les motifs soient créés. Trop lent, et le produit chimique activateur dominera, conduisant à une couleur uniforme.

Turing a proposé deux équations qui modélisent les types de modèles qui seraient produits, à la fois la concentration des deux produits chimiques et la vitesse à laquelle ils transmettent les changements. Cependant, il était incroyablement difficile de résoudre ces équations complexes avec les machines informatiques primitives du moment. Cependant, Turing a déjà entrepris le travail fastidieux, produisant un motif tacheté qui ressemble à la peau d'une vache.

A l'aide des ordinateurs modernes, les scientifiques ont montré que les équations de Turing peuvent être utilisées pour imiter d'innombrables schémas à deux dimensions observés dans le monde naturel, de empreintes digitales et le manteaux d'animaux à paysages semi-arides.

Il était plus difficile de montrer que les réactions et les mouvements de produits chimiques étaient en réalité à l'origine de la création de modèles naturels. Par exemple, nous ne pouvons pas voir comment les taches de guépards se développent dans l'utérus. Même en observant les motifs remarquables du poisson ange en croissance changer à mesure qu'ils se développent du stade juvénile à l'âge adulte ne fournit pas la preuve qu'une danse de deux produits chimiques inhibiteurs activateurs est à l'œuvre.

Récemment cependant, Modèles de Turing in follicules pileux, plumes de poulet, et «écailles» de requin ressemblant à des dents Il a été démontré directement que l’interaction entre un activateur et un inhibiteur chimique a permis de produire le produit.

Bien entendu, la nature est rarement aussi simple que deux produits chimiques qui interagissent de manière isolée. Les scientifiques ont maintenant étendu la théorie de Turing pour expliquer des systèmes plus complexes tels que les moules, qui s’étendent sur des centaines de mètres dans un grand motif de Turing et affichent un type de motif complètement différent à une plus petite échelle. Une version à quatre substances de la théorie modélise également avec précision le formation de crêtes dans la bouche d'un vertébré.

Il est intéressant de noter que nous pouvons également appliquer les travaux de Turing à toute une gamme de modèles non visuels. Par exemple, ma recherche explore la façon dont nous les utilisons pour modéliser les schémas de territoire des animaux. Au lieu de décrire la concentration et les réactions entre les produits chimiques, nous avons utilisé des équations similaires pour décrire la probabilité d'emplacement des individus et les interactions entre chaque individu et son environnement.

Comme vous pouvez l’imaginer, les équations sont souvent très complexes, comme plusieurs facteurs influencer le mouvement d'un animal, de la marques de parfum et la présence physique d'autres animaux à l'emplacement de la proie et même la mémoire.

Mais les modèles de mouvement prédits par les équations qui modélisent ces facteurs comparent étonnamment bien aux mouvements réels d'animaux dans une zone. En plus d’être fascinantes en soi, de telles recherches peuvent aide-nous à comprendre comment les modifications de l'habitat d'une espèce affectent des écosystèmes plus vastes - ce qui pourrait être très important compte tenu de la menace d'extinction climatique qui menace des centaines de milliers d'espèces.

Cette méthode de modélisation des schémas de territoire peut même être étendue aux populations humaines. Par exemple, une recherche montré que le mouvement des membres de gangs de Los Angeles peut être prédit avec précision au moyen d’équations qui modélisent l’emplacement central de leur gang et les balises graffiti d’autres gangs.

Peut-être même pas Turing n'aurait-il imaginé combien de beaux secrets de la nature son papier séminal allait révéler. Et ce n’est pas seulement la biologie mathématique à laquelle il a apporté une contribution déterminante - nous avons son génie à remercier pour tellement plus. Merci Alan.La Conversation

A propos de l'auteur

Natasha Ellison, chercheuse au doctorat, Université de Sheffield

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.

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