Mokslininkai atliko evoliucijos simuliaciją: rezultatai keičia nusistovėjusias teorijas

Atlikdami kompiuterinius modeliavimus, mokslininkai dar kartą pakartojo evoliucijos istoriją. Eksperimentas atskleidė ir iki šiol nežinotus, unikalius dėsningumus, susijusius su populiacijų grupėmis ir jas veikiančiais aplinkos veiksniais.

Negalima vertinti visų pagal vieną populiacijos grupę

Mokslininkai panaudojo galingą kompiuterinį modelį, kad galėtų stebėti tūkstančius skaitmeninių organizmų kartų. Tyrimo metu dirbtiniai organizmai buvo patalpinti į 105 kintamas aplinkas. O rezultatai leidžia lyginti, kaip populiacijos vystosi esant daugeliui skirtingų scenarijų.

Jiems pavyko nustatyti ryškius populiacijų evoliucijos skirtumus dinamiškoje aplinkoje. Išsiaiškinta, kad kai kurios kintančios aplinkos sąlygos padeda populiacijoms pasiekti didesnį prisitaikymą, o kitos sulėtina ar naikina progresą.

Tai paneigia plačiai aptariamą idėją, kad vienos populiacijos reakcija gali reprezentuoti visą jų rūšį.

Naujas metodas

Klasikiniai evoliucijos tyrimai dažnai nagrinėja vieną populiaciją ir tik tam tikromis sąlygomis. Toks siauras tyrimo metodas įprastai apriboja rezultatus ir dėl to gali būti praleisti svarbūs modeliai.

Tuo tarpu šįkart mokslininkai įtraukė skirtingas aplinkos situacijas ir stebėjo ne vieną populiacijos grupę. Tam tikri organizmai skirtinguose pasaulio regionuose patiria ir vis kitokius aplinkos iššūkius, todėl prisitaikymas iš principo visada skiriasi.

Kompiuterinės simuliacijos leido pakartoti evoliuciją šimtus kartų, o to niekada nebūtų galima atlikti laboratorinėmis sąlygomis.

Rezultatai svarbūs ateičiai

Evoliucijos tyrimai šiandien yra reikšmingi, nes tai leidžia mokslininkams suprasti, kaip tam tikros rūšys prisitaiko prie aplinkos, kokiu greičiu tai vyksta ir ar jos bus pajėgios išgyventi klimato kaitos pokyčius.

Kartu mokslininkai ieško sąsajų tarp biologijos ir dirbtinio intelekto. Šis evoliucijos tyrimas padės geriau suprasti, kaip šios sistemos gali mokytis naujų dalykų ir nepamiršti senų. Nes taip pat kaip ir gamtoje, taip ir dirbtinio intelekto sistemoms yra naudinga mokytis dinamiškose aplinkose.

Ankstesniuose evoliucijos tyrimuose mokslininkai nustatė, kad žmogaus sąmonė taip pat yra daug senesnė nei manyta.

Apie tai skaitykite: Netikėtas evoliucijos atradimas: žmogaus sąmonė yra senesnė nei manyta

Vermonto universiteto (JAV) ir Kembridžo mokslininkų įgyvendintas tyrimas paskelbtas moksliniame žurnale „PNAS“. Tyrimo išvados apibendrintos universiteto svetainėje paskelbtame pranešime.