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Como sistemas digitais podem ajudar a entender a evolução

Tradicionalmente, os pesquisadores estudam a evolução olhando para trás, muitas vezes usando fósseis e outras relíquias para entender como os organismos mudaram ao longo do tempo.

Porém, a evolução não é apenas algo do passado: ela acontece em tempo real. Bactérias mutam a todo tempo, resistindo a antibióticos. O mesmo ocorre com vírus. Animais adaptam-se a mudanças constantemente, também.

Agora, graças a uma nova tecnologia computacional sofisticada, os cientistas podem combinar observações de campo com sistemas de evolução digitais, respondendo a importantes questões biológicas sem precisar esperar milhões de anos.

A mesma tecnologia também tem o potencial de resolver problemas não biológicos, utilizando métodos evolutivos.

Como funciona

Um software de computador permite que os pesquisadores criem organismos digitais, similares em alguns aspectos a bactérias e vírus reais, por exemplo, que podem se copiar, cometer erros e causar mutações.

Se os pesquisadores se depararem com algum fenômeno em laboratório que não podem explicar, eles podem levá-lo para o mundo digital e obter uma explicação, conferindo mais tarde se ela se sustenta no mundo real.

Engenheiros também podem usar o software para criar um ambiente onde novos produtos podem “evoluir”. A cada geração, o computador faz mutações aleatórias em projetos já existentes a fim de produzir novos. Em seguida, ele avalia cada nova linha, permitindo que as melhores “sobrevivam”, assim como a evolução na natureza.

Os computadores também podem criar robôs fazendo uso de seleção natural e permitindo que as máquinas respondam à interação humana ou animal.

Benefícios

Em última análise, o estudo não só irá proporcionar uma melhor compreensão da evolução, mas também potencialmente pode levar a inovações médicas, como novas vacinas para vírus.

“Nós não estamos fazendo a pesquisa médica, mas tentando compreender seus mecanismos subjacentes”, explica Erik Goodman, diretor do Centro BEACON para Estudo da Evolução em Ação. “Se soubéssemos mais sobre como certos vírus evoluem, poderíamos ter como alvo seus pontos fracos para desenvolver melhores vacinas”.

Já na área de design de produto, por exemplo, o software permite que os pesquisadores criem novas peças para automóveis baseados em um método evolutivo. O programa pode gerar um monte de projetos de forma aleatória, e os melhores se tornam a “base” da próxima geração. Funciona como seleção natural, que imita o processo evolutivo.

Estudando a evolução

O computador vai auxiliar muito o estudo da vida e da evolução em casos que os pesquisadores dificilmente conseguem estudar em ambiente real.

A zoóloga Kay E. Holekamp, que estuda o comportamento dos mamíferos com foco em hienas, está colaborando com os engenheiros de BEACON para desenvolver hienas robóticas que um dia irão interagir com animais reais.

O objetivo é ajudar a responder perguntas de longa data sobre como esses animais se comunicam uns com os outros. Os cientistas ainda estão em fase de planejamento, mas Holekamp espera usar os robôs em sua pesquisa dentro de alguns anos.

“Hienas se comunicam de várias maneiras, envolvendo postura, posicionamento das caudas e das orelhas, vocalização, emissão de sinais múltiplos, etc. Eu não posso pedir para as hienas fazerem uma coisa ou outra, mas posso programar robôs e monitorar as respostas das hienas, entendendo o que elas estão comunicando”, disse Holekamp.

A zoóloga também está desenvolvendo uma teoria computacional de como o comportamento cooperativo entre predadores concorrentes evolui – mais uma vez, com foco em hienas. Ela pretende simular o comportamento cooperativo das hienas para roubar comida de leões, e entender como elas competem entre si pela comida depois que a conseguem.

A pesquisadora irá gravar os eventos na natureza e modelá-los com simulações computacionais a fim de estudar suas origens evolutivas, incluindo as condições em que cada comportamento é eficaz.

Segundo Holekamp, hienas são desastrosamente difíceis de estudar em termos de evolução, pois se reproduzem lentamente e parecem violar um monte de regras da biologia dos mamíferos. Por exemplo, ma maioria dos mamíferos, os machos são maiores, mais fortes e mais agressivos. Em hienas, as fêmeas são.

Além disso, esses animais vivem no topo da cadeia alimentar, mas suas sociedades não são nada como a de outros carnívoros. Eles violam as regras de densidade: enquanto a maioria dos mamíferos no topo da cadeia são relativamente raros, hienas são abundantes, vivendo em grandes grupos que podem conter até 90 indivíduos. “Acho que estes animais em particular estão entre os mais interessantes da Terra”, diz Holekamp.

Sem o método computacional, compreendê-los melhor seria extremamente complicado e muito mais demorado.

De uma maneira geral, o método computacional permite uma gama de experimentos impossíveis no mundo real, e ajuda cientistas a conseguir respostas em um dia ou uma semana, ao invés de em muitos anos.

Usando robôs e softwares, por exemplo, os pesquisadores podem simular comportamentos e algoritmos para resolver qualquer problema. Durante um período de cinco minutos, você pode ter mais de 10.000 gerações sobre uma tarefa específica, algo que você não poderia fazer no mundo real. [NSF]

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