原子の周りを飛び交う電子と、コンサートでのグループの人々との間には、ほとんど共通点がないように思われます。したがって、コーネル大学の研究者が、もともと量子力学のために開発された数学モデルを使用して、生物群の行動を正確にモデル化する方法を発見したことは驚きです。
8 月 30 日に発表された研究で、研究者グループは、密度汎関数理論 (DFT) に基づく集団行動をモデル化するための数学的フレームワークを導入しました。これは、物理学と化学で多体量子システムの特性を記述するために使用される数学的モデリング手法です。 DFT の修正版を使用することで、チームは新しい環境におけるショウジョウバエの大規模な行動を正確に予測することができました。チームは、人間集団の行動をモデル化するためにフレームワークを拡張できると確信しています。
このような発見は、生物の大規模なグループの行動をモデル化するための計算的に洗練された効率的な方法を提供するだけでなく、量子力学と集団生物学の領域の間の予期しない 接続を解明するため、重要です。この研究の著者の 1 人である Tomas Arias 氏によると、「これは非常にまれなケースの 1 つであり、特に生体系が関与している場合は、理論が実験に先行し、実験が正確な数学的詳細で、完全に完全に行われます。理論を確認しました。」
DFT、システム、ショウジョウバエ
大規模なグループの動作をモデル化するのは難しい場合があります。常識によれば、物事のグループをモデル化する最も正確な方法は、それぞれのものを個別にモデル化し、グループ内の他のものとどのように相互作用するかをモデル化することです。場合によっては、この「ボトムアップ」アプローチが理にかなっています。しかし、非常に大規模なグループで作業している場合、そのグループの各メンバーのダイナミクスをモデル化すると、非常に複雑で負担の大きいモデルになります。 DFT は重要なモデリング手法です。システム内の個々のボディのプロパティとダイナミクスを計算しなくてもマルチボディ システムのプロパティを記述できるため、多くの時間、計算能力、頭痛の種を節約できます。
量子電気力学の文脈では、DFT モデルに情報を与える主なパラメーターは電子密度です。つまり、空間領域における平均電子分布の尺度です。特定の系の電子密度がわかれば、基底状態の特性など、その系に関する他の情報を推測できます。 DFT の一般的な思い込みは、システム内の個々のもののすべてのプロパティを知らなくても、システムのグローバルなプロパティを決定できるということです。
ショウジョウバエのグループの行動を調べることにより、研究者は 2 つの関数演算子を抽出しました。 1 つは、ハエが環境のさまざまな部分にどれだけ引き付けられるかを定量化することを目的としたもので、「苛立ち」機能であり、もう 1 つは、ショウジョウバエが特定の場所で耐える混雑の程度を定量化することを目的としたもので、「フラストレーション」機能です。これら 2 つの関数演算子は、電子密度が量子力学で使用される DFT モデルの基本パラメーターであるのと同様に、モデルの基本パラメーターです。ある場所の相対的な好感度は、その場所に対する苛立ちとフラストレーションの合計です。
これらの導出された関数方程式を使用することにより、研究者は、新しい環境におけるショウジョウバエのグループの集団行動を予測することができました。ハエは、相対的な優先度が高く、優先度が低い場所を避ける傾向がある場所の周りにグループ化されます。さらに、科学者は集団の全体的な「気分」を定量化することができました。これは、集団分布が時間とともにどのように変化するかを予測するために使用できます。生物学者は何十年もの間、集団行動の「トップダウン」モデルを構築してきましたが、現時点では、生物の集団行動の出現を予測する一般的に受け入れられている方法はありません。この新しいモデルは、その方向への一歩を表している可能性があります。
Arias によると、ショウジョウバエは「便利で倫理的な最初の試験システム」であるため、実験対象として選ばれました。しかし、研究者たちは、この方法を拡張して人間集団の行動を分析し、政治集会での群衆の分布、移民のパターン、都市の人口分布などを予測するために使用できると考えています.
科学におけるモデリングの洞察
集団生物学への DFT の適用可能性は、科学モデルの興味深い特徴を表しています。多くの場合、同じモデルを使用して、異なる物理的性質を持つ複数のターゲット システムを記述できます。電子の振る舞いの原因となる基本的なダイナミクスは、生物の集団的行動の基本的なダイナミクスとはまったく異なりますが、それでも同じクラスの数学的モデルを使用して両方の現象を正確に説明できます。この DFT の多面的な適用性により、さまざまな現象のグループが 1 つのクラスにうまく統合されます。ニュートン以降の科学的進歩の特徴です。
さらに、そのようなモデルは、そのシステムの個々の構成要素について多くを語らなくても、システムの全体的な特性を決定することが完全に可能であることを示しています。科学モデリングの従来の理解では、最も正確で有用なモデルは、システムの要素とモデルの要素が 1 対 1 で対応するターゲット システムを真に表現するモデルであると考えられています。言い換えれば、伝統的な理解では、科学モデルに関しては詳細が多いほど良いと考えられています。逆に、離れて抽象化することで、システムをより正確に理解できる場合があります。 具体的な詳細から。場合によっては、科学者が摩擦のない表面や連続流体などの架空の理想化を導入する場合のように、ターゲット システムを意図的に誤って表現することで、予測力と理解が得られることがあります。
最後に、このような研究は、数学的方法と計算方法の生物科学への統合が花開いていることを示しています。かなり長い間、生物科学は他の物理科学よりも「遅れている」と考えられてきました。これは、前者には厳密な数学的形式が相対的に欠けているためです。量子力学に共通の技術を生物学の領域に導入することは、伝統的に科学者を分断してきた方法論的障壁の一種の解消を意味します。これは、複数のドメインにまたがる問題に立ち向かうことができる、明らかに学際的なプロセスとしての科学の明るい未来を示唆しています。
