Aurich Lawson / Thinkstock
Hladni rat je završio desetljećima, ali u mračnim, hladnim vodama duboko ispod oceana, podmornice s nuklearnim naoružanjem još uvijek plove svojom mračnom patrolom.
Ovi ratni instrumenti su vrhunci naprednog inženjerstva. Pokreću ih nuklearni reaktori; klize kroz dubinu u gotovo tišina; mogu ostati potopljeni tjednima, pravljenje vode za piće od mora i stvarajući vlastiti ugođaj koji diše. Dok patroliraju u potpunom mraku, ova su plovila potpuno svjesna svog okruženja, održavajući kartu prirodnog svijeta oko sebe i potencijalnih protivnika.
Iako sustavi integrirani u podmornice predstavljaju najnaprednije plodove ljudske genijalnosti u znanosti i inženjerstvu, mnogi od njih imaju podrijetlo koje je staro milijunima godina. Podvodnici iskorištavaju ideje koje nisu stvorene u mozgovima muškaraca i žena, već nesmjernim silama same biološke evolucije.
Iz svog ukupnog oblika, nadahnut od učinkovitih obrisa riba i dupina, do njegovog aktivnog sonara, koji potječe iz proučavanja šišmiša, odgovori na probleme prirodne selekcije mogu se pronaći u cijelom podmorju. Od davnina su ljudi pokušavali riješiti probleme tehnologijom, a često su ih na to inspiriralo promatranje kako su životinje i biljke pronalazile elegantna rješenja za slične probleme. U nedavnom dubljem proučavanju ovih rješenja, znanstvenici su opetovano bili zapanjeni sofisticiranošću i optimalnom izvedbom evolucijskih prilagodbi. Otkrili su svjetlosne senzore koji mogu detektirati pojedinačne fotone, kožu koja može magično odbijati vodu, akustične leće koje fokusiraju zvučne zrake i bube koje mogu riješiti probleme s kamencem.
Jasno rečeno: mi ljudi sve više shvaćamo da priroda nudi mnogo sjajnih dizajna za ukrasti.
Optimalnost u biologiji
Prije razumijevanja kako krademo od prirode, važno je znati zašto bismo to htjeli. Pod nekim okolnostima, evolucija putem prirodne selekcije može dovesti do optimalnih rješenja za određene inženjerske probleme s kojima se organizmi suočavaju. To znači da je, s obzirom na dobro definiran problem pod stabilnim skupom ograničenja, djelovao niz manjih prilagodbi selektivnim pritiskom može, tijekom milijuna generacija, proizvesti nešto vrlo blizu najboljem mogućem rješenju. Jednostavno ne postoji način, s obzirom na materijale koji su nam pri ruci i ograničenja biologije i fizike, da se proizvede aparat koji ima znatno bolje performanse za taj zadatak. To je ono što nazivamo "optimalnošću".
Možda je teško povjerovati da slijepi proces evolucije može pronaći rješenja za fizičke ili inženjerske probleme za koje je čovječanstvo stoljeća znanstvenog napretka prije nego što smo uopće mogli shvatiti da su problemi, ali postoji mnogo primjera u biologiji gdje se to dogodilo. Naša je znanost tek nedavno postala dovoljno sofisticirana da uopće bude svjesna da su takva optimalna rješenja svuda oko nas u prirodi. Pogledajmo nekoliko primjera optimalnih rješenja koje je proizvela evolucija.
Wikimedia
Vraćajući se na našu podmornicu, primijetite kako njen oblik podsjeća na oblik dupina. Odavno je bilo misao da je
profil dupina smanjuje otpor životinje dok pliva svojim karakterističnim brzim tempom kroz more. Ali teško je definitivno riješiti ovo pitanje, jer je kretanje dupina tako složeno. Ne vuče se ili ne gura kruto tijelo kroz vodu, kao u slučaju podmornice ili njezinih torpeda, već se pokušava analizirati objekt koji se neprestano savija i valovi. Postoje nagađanja da je dupin manipulira svojim graničnim slojem (područje protoka vrlo blizu površine objekta koje ima dubok učinak na sile razvijene između objekta i okolne tekućine), što uvelike komplicira analizu. Ipak, neki modeli sugeriraju da profil dupina jest gotovo optimalno, pa su dizajneri podmornica svjesno oponašali njegov oblik.
Neki od najzanimljivijih primjera optimalnosti u biologiji su izuzetno osjetljivi i diskriminirajući senzori. Naše vlastite oči pružaju iznenađujući primjer ovoga. Svi smo svjesni da naš vid nije najbolji u životinjskom carstvu. Ne vidimo u mraku poput mnogih naših kućnih ljubimaca, a nemamo ni približno oštrinu ptice grabljivice. Ali unutar naših očiju, na našim mrežnicama, nalaze se fotoreceptori koji može otkriti pojedinačne fotone. Kvantna priroda svjetlosti znači da je za svjetlost u (nama) vidljivom spektru fizički nemoguće da naši fotoreceptori budu bolji. Zašto?
Kao Einstein pokazala 1905. godine, interakcija između svjetlosti i materije (kao što je retinalni neuron) nije gladak, kontinuirano promjenjiv proces. Svjetlosna energija se apsorbira (i emitira) u nedjeljivim jedinicama koje danas nazivamo fotoni. Kako izvor svjetlosti određene boje postaje slabiji, to nije zato što su sami fotoni slabiji - umjesto toga, brzina pristizanja fotona postaje sporija. Jednom kada senzor može reagirati na pojedinačne fotone, ništa mu ne nedostaje i ne može se učiniti osjetljivijim.
Krvožilni sustav u našim tijelima i tijelima većine drugih životinja sastoji se od zamršenog sustava cijevi koje tvore razgranatu strukturu poput stabla. Razmotrimo arterijski sustav: blizu srca su velike arterije, koje se granaju u sve manje i manje žile dok ne dođemo do kapilara. Srce mora gurati krv kroz ovu mrežu cijevi primjenom pritiska na početku mreže; nastalim protokom kroz strukturu grananja upravlja kompleks i nepotpuno shvaćen zakoni dinamike fluida.
Pritisak koji srce treba primijeniti ovisi o ukupnom otporu, ili otporu, mreže u cjelini. To ovisi o nekoliko čimbenika, a jedan je ključni čimbenik kut na kojoj se manje arterije granaju od većih. Nekoliko istrage kod sisavaca pokazali su da su određeni kutovi pod kojima se granaju naše arterije izuzetno blizu teoretski optimalnom rješenju. To znači da bi svaka promjena ovih kutova stvorila mrežu s većim otporom i zahtijevala ili veće srce ili postavila stroža ograničenja na aktivnosti životinje. Rješenje ovog složenog problema inženjeringa fluida riješeno je prirodnom selekcijom koja je utjecala na evoluciju krvožilnog sustava sisavaca tijekom tisućljeća.
Za naš posljednji primjer optimalnosti u biologiji, pogledat ćemo ponašanje, a ne strukturu. Postoje primjeri životinja ili, u ovom slučaju zajednica životinja koje surađuju, koje su razvile optimalna ponašanja za postizanje određenog zadatka.
Ponašanje kolonije mrava desetljećima je predmet fascinacije biologa i matematičara. Bilo je nedavno otkrivena koje kolonije mrava mogu riješiti problemi s brahistokronom. To su problemi u kojima treba pronaći najbrži put između dvije točke. Ako je sve ujednačeno između vas i vašeg odredišta, ovaj put je, očito, ravna linija. Ali ako se teren negdje usput razlikuje, tako da je vaša brzina putovanja različita u različitim područjima, tada vam je potrebno nešto što se zove "varijacijski račun” pronaći najbolji put.
Klasičan primjer je problem spasioca: čuvar stoji na plaži i treba što je brže moguće doći do kupača koji se utapa. Može trčati po pijesku brže nego što može plivati. Nastavak u ravnoj liniji povučenoj između njegove početne pozicije i plivača, iako je najkraća udaljenost, nije najbrži put. Rješenje uključuje dužu stazu na plaži i promjenu smjera pri ulasku u vodu. Staza se "lomi" na rubu vode (prelom svjetlosti se događa jer svjetlosne zrake također prate najbrži put kada putuje kroz medije gdje brzina svjetlosti varira).
Mravi ne poznaju računicu varijacija. Oni ne "znaju" ništa. Ipak, kolektivno ponašanje kolonije rutinski pronalazi ispravno rješenje za problem brahistokrone kada putuje između kuće i izvora hrane po raznolikom terenu. A budući da je rješenje problema brahistokrone, po definiciji, optimalan put, ovo je primjer optimalnosti u biologiji.
