Смоделированный планктон посерфил на турбулентностях и ускорился вдвое
Физики и биологи из Франции и США смоделировали движение планктона, который для более быстрого передвижения использует вихри в воде, катаясь на них, подобно серферам на волнах. Для этого ученые вывели уравнение движения планктона, который измеряет локальный градиент потока и меняет свое направление так, чтобы быстрее плыть вверх, а затем изучили его поведение в условиях турбулентности. Полученная стратегия оказалась в полтора раза эффективнее, чем в предыдущих исследованиях, а средняя вертикальная скорость планктона была в два раза больше его собственной, пишут ученые в Physical Review Letters.
Планктон — это группа водных организмов, которые ввиду своих малых размеров (от десятков микрометров до нескольких сантиметров) и малой скорости передвижения не способны существенно противостоять течениям и свободно дрейфуют в океане. Несмотря на это, многие виды планктона обладают органами движения и преодолевают большие расстояния в ходе суточных вертикальных миграций (так, бокоплавы могут в день подниматься и опускаться с амплитудой 150 метров). По мнению ученых, представители зоопланктона мигрируют, чтобы днем на дне водоема прятаться от хищников, а ночью питаться фитопланктоном у поверхности, а последние, при наличии органов движения, — наоборот, днем находятся у поверхности, а к ночи уходят на дно. При этом для определения вертикального направления планктон использует органеллы, чувствительные к свету и гравитации.
В контексте миграций особый интерес у ученых вызывает способность некоторых видов планктонных организмов оценивать градиент скорости воды с помощью жгутиков. Дело в том, что даже в стоячих водоемах вода непрерывно перемешивается турбулентными потоками, которые возникают из-за трения под действием ветров и приливов, а также из-за температурной стратификации водоемов. Ученые предполагают, что планктон может использовать эти турбулентности, плывя в нужный момент по их течению, чтобы быстрее мигрировать. И хотя экспериментальных свидетельств такого поведения нет, теоретики давно используют машинное обучение для создания моделей, в которых планктон, зная лишь