Los modelos SPP predicen que se producen comportamientos emergentes robustos en enjambres independientemente del tipo de animal que esté en el enjambre. [1]
Las partículas autopropulsadas (SPP), también denominadas partículas autopropulsadas, son términos utilizados por los físicos para describir agentes autónomos , que convierten la energía del entorno en un paseo aleatorio dirigido o persistente . Los sistemas naturales que han inspirado el estudio y diseño de estas partículas incluyen animales que caminan, nadan o vuelan. Otros sistemas biológicos incluyen bacterias, células, algas y otros microorganismos. En general, las partículas autopropulsadas suelen referirse a sistemas artificiales como robots o partículas diseñadas específicamente como coloides de Janus nadadores , [2] nanobarras bimetálicas, nanomotores y granos andantes. En el caso de la propulsión dirigida, que es impulsada por un gradiente químico, esto se conoce como quimiotaxis , y se observa en sistemas biológicos, por ejemplo, detección de quórum de bacterias y detección de feromonas de hormigas, y en sistemas sintéticos, por ejemplo, quimiotaxis de moléculas enzimáticas [3] y quimiotaxis de enzimas. partículas duras y blandas impulsadas.
Descripción general
Las partículas autopropulsadas interactúan entre sí, lo que puede dar lugar a la aparición de comportamientos colectivos. Estos comportamientos colectivos imitan la autoorganización observada con las bandadas de pájaros, el enjambre de insectos, la formación de rebaños de ovejas, etc.
Para comprender la ubicuidad de tales fenómenos, los físicos han desarrollado una serie de modelos de partículas autopropulsadas. Estos modelos predicen que las partículas autopropulsadas comparten ciertas propiedades a nivel de grupo, independientemente del tipo de animales (o partículas artificiales) del enjambre. [1] Se ha convertido en un desafío en la física teórica encontrar modelos estadísticos mínimos que capturen estos comportamientos. [4] [5] [6]
Ejemplos
Sistemas biológicos
La mayoría de los animales pueden considerarse SPP: encuentran energía en su comida y exhiben diversas estrategias de locomoción, desde volar hasta gatear. Los ejemplos más destacados de comportamientos colectivos en estos sistemas son los bancos de peces, las bandadas de pájaros, los rebaños de ovejas y las multitudes humanas. A menor escala, las células y bacterias también pueden tratarse como SPP. Estos sistemas biológicos pueden impulsarse basándose en la presencia de quimioatrayentes. A una escala aún menor, los motores moleculares transforman la energía del ATP en movimiento direccional. Trabajos recientes han demostrado que las moléculas de enzimas también se impulsan a sí mismas. [7] Además, se ha demostrado que se moverán preferentemente hacia una región de mayor concentración de sustrato, [8] [9] un fenómeno que se ha desarrollado en una técnica de purificación para aislar enzimas vivas. [10] Además, las micropartículas o vesículas pueden autopropulsarse cuando se funcionalizan con enzimas. Las reacciones catalíticas de las enzimas dirigen las partículas o vesículas en función de los correspondientes gradientes de sustrato. [11] [12] [13]
Sistemas artificiales
Un ejemplo de SPP: una nanobarra de oro y platino que se autopropulsa en peróxido de hidrógeno debido a fuerzas autoelectroforéticas.
Existe una distinción entre sistemas húmedos y secos. En el primer caso las partículas "nadan" en un fluido circundante; en el segundo caso las partículas "caminan" sobre un sustrato.
Las partículas coloidales activas, denominadas nanomotores , son el ejemplo prototípico de SPP húmedo. Las partículas de Jano son partículas coloidales con dos lados diferentes y que tienen diferentes propiedades físicas o químicas. [14] Esta ruptura de simetría permite, al ajustar adecuadamente el entorno (normalmente la solución circundante), el movimiento de la partícula de Jano. Por ejemplo, los dos lados de la partícula de Jano pueden inducir un gradiente local de temperatura, campo eléctrico o concentración de especies químicas. [15] [16] Esto induce el movimiento de la partícula de Jano a lo largo del gradiente mediante, respectivamente, termoforesis , electroforesis o difusioforesis . [16] Debido a que las partículas de Jano consumen energía de su entorno (catálisis de reacciones químicas, absorción de luz, etc.), el movimiento resultante constituye un proceso irreversible y las partículas están fuera de equilibrio.
El primer ejemplo de un SPP artificial a escala nanométrica o micrométrica fue una nanovara bimetálica de oro y platino desarrollada por Sen y Mallouk. [17] En una solución de peróxido de hidrógeno, este "nanomotor" exhibiría una reacción catalítica de oxidación-reducción, induciendo así un flujo de fluido a lo largo de la superficie mediante autodifusioforesis. Un sistema similar utilizaba una varilla de cobre y platino en una solución de bromo. [18]
Otro Janus SPP se desarrolló recubriendo la mitad de una perla de poliestireno con platino. [2] Estos se utilizaron para dirigir el movimiento de motores catalíticos cuando estaban cerca de una superficie sólida. Estos sistemas pudieron mover los coloides activos mediante restricciones geométricas. [19]
Otro ejemplo de Janus SPP es un motor organometálico que utiliza una microesfera de oro y sílice. [20] El catalizador de Grubb estaba unido a la mitad de sílice de la partícula y en solución de monómero impulsaría una polimerización catalítica. El gradiente de concentración resultante a través de la superficie impulsaría el motor en solución.
Otro ejemplo de SPP artificial son las micropartículas giratorias de platino que tienen rotaciones controlables según su forma y simetría. [21] [22]
Otro ejemplo son las gotas de aceite bifásicas de Janus, que muestran un movimiento autopropulsado. [23]
Varios otros ejemplos se describen en la página específica de nanomotores .
Los granos móviles son una realización típica del SPP seco: los granos son discos milimétricos que se asientan sobre una placa que vibra verticalmente, que sirve como fuente de energía y momento. Los discos tienen dos contactos diferentes ("pies") con la placa, un pie duro con forma de aguja en la parte delantera y un pie grande de goma suave en la parte trasera. Cuando se sacuden, los discos se mueven en una dirección preferencial definida por la simetría polar (cabeza-cola) de los contactos. Esto, junto con el ruido vibratorio, da como resultado un paseo aleatorio persistente. [24]
Rompiendo la simetría
La ruptura de la simetría es una condición necesaria para las SPP, ya que debe haber una dirección preferencial para moverse. Sin embargo, la ruptura de la simetría puede no provenir únicamente de la estructura misma sino de su interacción con campos electromagnéticos, en particular si se tienen en cuenta los efectos de retardo. Esto puede utilizarse para el movimiento fototáctico incluso de nanopartículas muy simétricas. [25] [26] En 2021, se demostró experimentalmente que las partículas completamente simétricas ( micronadadores esféricos en este caso) experimentan una fuerza termoforética neta cuando se iluminan desde una dirección determinada. [27]
remolinos
En 2020, investigadores de la Universidad de Leicester informaron sobre un estado de partículas autopropulsadas hasta ahora no reconocido, al que llamaron "estado giratorio". El estado de remolino consiste en "remolinos", formados por grupos de partículas autopropulsadas que orbitan alrededor de un centro de masa común. Estas cuasipartículas demuestran un comportamiento sorprendente: en respuesta a una carga externa, se mueven con una velocidad constante proporcional a la fuerza aplicada, tal como los objetos en medios viscosos. Los remolinos se atraen entre sí y se fusionan formando un remolino conjunto más grande. La coalescencia es un proceso extremadamente lento y desacelerado, que da como resultado un estado enrarecido de cuasipartículas inmóviles. Además del estado de remolino, se observaron estados gaseosos, líquidos y sólidos, dependiendo de las fuerzas entre partículas y autopropulsadas. A diferencia de los sistemas moleculares, los estados líquido y gaseoso de las partículas autopropulsadas no coexisten. [28] [29]
Comportamiento colectivo típico
El movimiento colectivo típico generalmente incluye la formación de estructuras autoensambladas, como grupos y asambleas organizadas. [30]
El comportamiento emergente a gran escala más destacado y espectacular observado en las asambleas del SPP es el movimiento colectivo dirigido . En ese caso todas las partículas se mueven en la misma dirección. Además, pueden surgir estructuras espaciales como bandas, vórtices, ásteres y cúmulos en movimiento.
Otra clase de comportamiento a gran escala, que no implica movimiento dirigido, es la formación espontánea de agrupaciones o la separación en una fase gaseosa y líquida, un fenómeno inesperado cuando los SPP tienen una interacción puramente repulsiva. Esta separación de fases se ha denominado separación de fases inducida por motilidad (MIPS).
Ejemplos de modelado
El modelado de SPP fue introducido en 1995 por Tamás Vicsek et al. [31] como un caso especial del modelo de Boids introducido en 1986 por Reynolds . [32] En ese caso, los SPP son partículas puntuales, que se mueven con una velocidad constante. y adoptar (en cada incremento de tiempo) la dirección promedio de movimiento de las otras partículas en su vecindad local hasta cierto ruido adicional. [33] [34]
Las simulaciones demuestran que una "regla del vecino más cercano" adecuada eventualmente da como resultado que todas las partículas se agrupen o se muevan en la misma dirección. Esto surge, aunque no existe una coordinación centralizada y aunque los vecinos de cada partícula cambian constantemente con el tiempo (ver la simulación interactiva en el cuadro de la derecha). [31]
Desde entonces se han propuesto varios modelos, que van desde la simple partícula browniana activa hasta modelos detallados y especializados destinados a describir sistemas y situaciones específicos. Entre los ingredientes importantes de estos modelos se pueden enumerar
Autopropulsión : en ausencia de interacción, la velocidad del SPP converge a un valor constante prescrito
Interacciones corporales: las partículas pueden considerarse como puntos (sin interacción corporal) como en el modelo de Vicsek. Alternativamente, se puede incluir un potencial de interacción, ya sea atractivo o repulsivo. Este potencial puede ser isotrópico o no para describir partículas esféricas o alargadas.
Orientación del cuerpo: para aquellas partículas con un eje fijo en el cuerpo, se pueden incluir grados de libertad adicionales para describir la orientación del cuerpo. El acoplamiento de este eje del cuerpo con la velocidad es una opción adicional.
Alineación de reglas de interacción: siguiendo el espíritu del modelo de Vicsek, las partículas vecinas alinean sus velocidades. Otra posibilidad es que alineen sus orientaciones.
También se pueden incluir influencias efectivas del entorno; por ejemplo, la velocidad nominal del SPP se puede configurar para que dependa de la densidad local, a fin de tener en cuenta los efectos de hacinamiento.
Las partículas autopropulsadas también se pueden modelar utilizando modelos en red, que ofrecen la ventaja de ser simples y eficientes de simular y, en algunos casos, pueden ser más fáciles de analizar matemáticamente. [36] Los modelos en red, como los modelos BIO-LGCA, se han utilizado para estudiar aspectos físicos de los sistemas de partículas autopropulsadas (como las transiciones de fase y el potencial de formación de patrones [37] ), así como cuestiones específicas relacionadas con la materia activa real. sistemas (por ejemplo, identificar los procesos biológicos subyacentes implicados en la invasión tumoral [38] ).
Algunas aplicaciones a sistemas reales
ninfa langosta
langostas marchantes
Las langostas jóvenes del desierto son ninfas solitarias y sin alas . Si escasea la comida, pueden reunirse y empezar a ocupar zonas vecinas, reclutando más langostas. Con el tiempo, pueden convertirse en un ejército en marcha que se extiende a lo largo de muchos kilómetros. [39] Esto puede ser el preludio del desarrollo de enormes enjambres de langostas adultas voladoras que devastan la vegetación a escala continental. [40]
Una de las predicciones clave del modelo SPP es que a medida que aumenta la densidad de población de un grupo, se produce una transición abrupta de individuos que se mueven de manera relativamente desordenada e independiente dentro del grupo a que el grupo se mueve como un todo altamente alineado. [41] Así, en el caso de las langostas jóvenes del desierto, debería producirse un punto de activación que convierta a las langostas desorganizadas y dispersas en un ejército en marcha coordinado. Cuando se alcanza la densidad de población crítica, los insectos deberían empezar a marchar juntos de forma estable y en la misma dirección.
En 2006, un grupo de investigadores examinó cómo se comportaba este modelo en el laboratorio. Las langostas se colocaron en una arena circular y se siguieron sus movimientos con un software de computadora. En densidades bajas, por debajo de 18 langostas por metro cuadrado, las langostas se mueven de forma desordenada. En densidades intermedias, comienzan a alinearse y a marchar juntos, puntuados por cambios de dirección abruptos pero coordinados. Sin embargo, cuando las densidades alcanzaron un valor crítico de aproximadamente 74 langostas/m 2 , las langostas dejaron de hacer cambios rápidos y espontáneos de dirección y, en cambio, marcharon constantemente en la misma dirección durante las ocho horas completas del experimento.
Esto confirmó el comportamiento predicho por los modelos SPP. [1]
En el campo, según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación , la densidad media de las bandas de música es de 50 langostas/m 2 (50 millones de langostas/km 2 ), con un rango típico de 20 a 120 langostas/m 2 . [40] : 29 Los hallazgos de la investigación discutidos anteriormente demuestran la inestabilidad dinámica que está presente en las densidades más bajas de langostas típicas en el campo, donde los grupos que marchan cambian de dirección aleatoriamente sin ninguna perturbación externa. Comprender este fenómeno, junto con el cambio a marchas totalmente coordinadas y con mayor densidad, es esencial si se quiere controlar el enjambre de langostas del desierto. [1]
Desembarcos de aves
Las bandadas de pájaros pueden cambiar abruptamente su dirección al unísono y luego, con la misma rapidez, tomar una decisión grupal unánime de aterrizar [42]
A menudo se observa que los enjambres de animales, como hormigas, abejas, peces y pájaros, cambian repentinamente de un estado a otro. Por ejemplo, las aves cambian abruptamente del estado de vuelo al estado de aterrizaje. O los peces pasan de formarse en una dirección a formarse en otra dirección. Estos cambios de estado pueden ocurrir con una velocidad y sincronía asombrosas, como si todos los miembros del grupo tomaran una decisión unánime al mismo tiempo. Fenómenos como estos han desconcertado a los investigadores durante mucho tiempo. [43]
En 2010, Bhattacharya y Vicsek utilizaron un modelo SPP para analizar lo que está sucediendo aquí. Como paradigma, consideraron cómo las aves voladoras llegan a una decisión colectiva de realizar un cambio repentino y sincronizado a tierra. Las aves, como los estorninos de la imagen de la derecha, no tienen un líder que tome decisiones, pero la bandada sabe exactamente cómo aterrizar de forma unificada. La necesidad del grupo de aterrizar anula las intenciones desviadas de las aves individuales. El modelo de partículas encontró que el cambio colectivo hacia el aterrizaje depende de perturbaciones que se aplican a las aves individuales, como dónde se encuentran las aves en la bandada. [42] Se trata de un comportamiento que se puede comparar con la forma en que la arena cae en avalancha, si está amontonada, antes del punto en el que se producirían avalanchas de granos simétricos y cuidadosamente colocados, porque las fluctuaciones se vuelven cada vez más no lineales. [44]
"Nuestra principal motivación era comprender mejor algo que es desconcertante y que existe en la naturaleza, especialmente en los casos que implican la interrupción o el inicio de un patrón de comportamiento colectivo en un grupo de personas o animales... Proponemos un modelo simple para un sistema cuyo Los miembros tienen la tendencia a seguir a los demás tanto en el espacio como en su estado de ánimo en cuanto a la decisión de detener una actividad. Este es un modelo muy general, que se puede aplicar a situaciones similares. [42] El modelo también podría aplicarse a un enjambre de drones no tripulados , para iniciar el movimiento deseado en una multitud de personas o para interpretar patrones de grupo cuando se compran o venden acciones en el mercado de valores. [45]
Micronadador : objeto microscópico capaz de atravesar fluidos.
Modelo Vicsek : modelo matemático utilizado para describir la materia activa.
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Enlaces externos
Enjambres de langostas del desierto – Videoclip del Planeta Tierra