I ricercatori hanno utilizzato simulazioni al computer per modellare il comportamento di un sistema di particelle in grado di passare tra due stati diversi, che hanno chiamato “attivo” e “passivo”. Quando le particelle erano nello stato attivo, erano in grado di muoversi e interagire tra loro, mentre quando erano nello stato passivo erano immobili e non interagivano tra loro.
I ricercatori hanno scoperto che il sistema di particelle era in grado di auto-organizzarsi in una varietà di strutture diverse, a seconda del rapporto tra particelle attive e passive. Ad esempio, quando la maggior parte delle particelle era attiva, il sistema formava un ammasso denso, mentre quando la maggioranza delle particelle era passiva, il sistema formava una nuvola più diffusa.
I ricercatori hanno anche scoperto che il sistema di particelle era in grado di adattarsi al suo ambiente. Ad esempio, quando il sistema veniva collocato in uno spazio ristretto, le particelle erano in grado di auto-organizzarsi in una struttura che massimizzava l’uso dello spazio disponibile.
Questi risultati suggeriscono che comportamenti realistici possono derivare da semplici interazioni fisiche, senza la necessità di alcun tipo di processo biologico o chimico. Ciò potrebbe avere implicazioni per la comprensione delle origini della vita, poiché suggerisce che i primi organismi viventi potrebbero essere nati da particelle non viventi che erano in grado di auto-organizzarsi e adattarsi al loro ambiente.
I risultati potrebbero anche avere implicazioni per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, poiché suggeriscono che è possibile creare sistemi artificiali capaci di auto-organizzazione e adattamento. Ciò potrebbe portare allo sviluppo di nuovi tipi di intelligenza artificiale più flessibili e adattabili rispetto ai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale.
