Matematik, Hayvanlardaki Desenlerin Oluşumunu Açıklayabilir Mi?

Bu yazının içerik özgünlüğü henüz kategorize edilmemiştir. Eğer merak ediyorsanız ve/veya belirtilmesini istiyorsanız, gözden geçirmemiz ve içerik özgünlüğünü belirlememiz için [email protected] üzerinden bize ulaşabilirsiniz.

Doğa, sonu gelmez gibi görünen miktarda şablonlar (kendini tekrar eden desenler) sergiler: Bir ineğin lekelerinden tutun da bir cerrah balığının çizgilerine ya da bir çitanın çizgi ve noktalarına kadar... Ancak bilgisayarların ve yapay zekanın babası olarak bilinen Alan Turing, bu şablonların birbirinden o kadar da farklı olmayabileceğini düşündü. 

Ne demek istediğini göstermek için, var olan bütün canlılardaki tüm şablonları bir bütün olarak açıklayabilecek basit bir matematiksel kural dizisi oluşturdu. Bu kurallar şöyle: Teorik olarak hayal ettiği canlıların hepsinin içinde aktivatör ve inhibitör denen iki tip madde bulunmaktadır. Aktivatör, iki maddenin de üretimini tetiklerken, inhibitör üretimi yavaşlatmaktadır. Yani bu biraz av ve avcı ilişkisi gibidir... Daha fazla aktivatör tavşan demek, daha fazla tavşan üremesi demek, ancak daha büyük tavşan popülasyonu inhibitör tilkiler için daha fazla yiyecek demek, bu da daha fazla tilki üremesi demek. Bu durumda tavşan sayısı azalır, bu da daha az tilki demek...

Ancak bunun ötesinde Turing'in kuralları şunu söyler: Av ve avcı popülasyonu arttıkça kapladıkları alan da artar, ama tilkiler daha fazla alana ihtiyaç duyar. Bu yüzden tilkilerin alanı tavşanlarınkinden daha hızlı genişler. Böylece tilkiler çevreye yerleşir ve tavşanları kısıtlı bir bölge içinde üremeye zorlarlar. Yani bu durumda inhibitör tarafından çevrelenmiş aktivatör bölgesi elde ederiz. Ve aktivatörün inhibitörden fazla olduğu bölgede -bir pigmentin tetiklenmesi gibi- bir takım değişimler olur. Ki bu durumda renkli bir bölge oluşur. Turing'in teorisindeki güzellik ise şu: Aktivatör ve inhibitörün yayılma hızı gibi ya da toplam alan gibi değişkenler ile oynayarak bir çok çeşit şablon elde edebilirsiniz! Örnek olarak, eğer inhibitörden bir miktar fazla aktivatör ile işe başlarsanız sadece nokta şeklinde lekeler elde edersiniz. Ya da eğer sistemin alanı darsa -bir kuyruk ya da yılan gibi- çizgili bir yapı elde edebilirsiniz. Ya da eğer aktivatör inhibitörden hızlı yayılıyorsa yer yer sızıp diğer noktalar ile birleşebilir bu da labirent tarzı bir şablon oluşturur.

Dahası, Turing'in kuralları hayvanlardaki şablonlara çok benzer yapılar oluşturmak için kullanılabilir: İneklerdeki lekeler, balıklardaki çizgiler, zürafalarda bulunan mozaik şablonlar ya da poliplerde bulunan dokungaçlar gibi... Tabi bu matematik formüllerinin kâğıt üzerinde işlemesi, doğanın bunları uyguladığı anlamına gelmez!

Ve aradan geçen onca yıllar sonra, bilim insanları hala bu şablonların gerçekten inhibitör ve aktivatörler sayesinde oluşup oluşmadığını araştırıyor. Diğer yandan, bu süre zarfında, hiç de "Turing tarzı" olmayan şablonlarla da karşılaştık. Gelişen bir meyve sineğinde görülen bölümler, tamamen meyve sineğinin genetik yapısı tarafından belirleniyor.

Öte yandan, umutlandırıcı bir şekilde, Turing tarzı sistemler de var! Gelişmekte olan farelerde, Sonic Kirpi denen bir madde inhibitör gibi davranarak, daha az havalı ismi olan bir "aktivatör protein" ile etkileşime girerek, embriyonun damağında çizgili bir yapı oluşmasını sağlıyor. Ve uzluvların sonunda değişik bazı proteinler doku büyümesini aktive ve inhibit ederek parmak diye bilinen uzantıların oluşmasını sağlıyorlar.

Gene de Turing'in teorisi gerçek dünyada gördüklerimizi ne kadar iyi ya da kötü açıklasa da bunun hakkındaki en havalı şey, biyologları Turing'in fikirleri hakkında canlı hayvanlar üzerinde kanıt aramaya yönlendirmesi. Yani gözlemden doğan bir teorinin ilham verdiği gözlemler bizi çitanın neden noktaları -ve çizgileri-olduğunu anlamaya yaklaştırıyor.

Kaynak: MinuteEarth

Evrim Ağacı'nın Resmî Android Uygulaması Google Play Store'da!

Güneş Enerjisi Serisi 1: Fotovoltaik Nasıl Çalışır?

Yazar

C. Caner Telimenli

C. Caner Telimenli

Yazar

Evrim Ağacı editörü, hayatta anlaşılması zor olan her kavramın ne kadar alakasız görünürse görünsün bilgi ile anlam kazandığına şahit olmuş biri. Asıl alanı iktisat olsa da her şeyin temeli fizik en çok ilgisini çeker.

Katkı Sağlayanlar

Çağrı Mert Bakırcı

Çağrı Mert Bakırcı

Editör

Evrim Ağacı'nın kurucusu ve idari sorumlusudur. Popüler bilim yazarı ve anlatıcısıdır. Doktorasını Texas Tech Üniversitesi'nden almıştır. Araştırma konuları evrimsel robotik, yapay zeka ve teorik/matematiksel evrimdir.

Konuyla Alakalı İçerikler

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim