양봉 꿀벌과 말벌의 건축에서의 기하학적 천재성
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평범한 외모에도 불구하고 꿀벌과 노란 재킷은 놀라운 수학적 능력을 보여줍니다. 식민지로 함께 일하는 이 곤충들은 기하학적 솔루션을 사용하여 일반적인 건축 문제를 해결합니다. 이 기사는 육각형과 대체 세포 모양을 결합하여 복잡한 둥지를 짓는 특정 벌과 말벌 종의 흥미로운 능력을 밝혀내고 수학과 자연의 공생에 대한 통찰력을 제공합니다.
복잡한 Nest 아키텍처
특정 종의 꿀벌과 말벌은 군집을 이루고 육각형 또는 육면체 구성으로 배열된 세포로 둥지를 짓습니다. 이러한 곤충 군집이 성장함에 따라 때때로 확장을 수용하기 위해 세포를 확대해야 합니다. 그러나 재료 낭비 없이 서로 다른 크기의 육각형을 조화롭게 정렬하는 것은 어려운 일입니다. 꿀벌과 말벌은 육각형 세포와 5각형(오각형) 및 7각형(7각형) 세포를 혼합하여 이 문제를 독창적으로 해결했습니다.
이러한 대체 셀은 다양한 크기의 육각형 사이의 간격을 메워 연구자들이 최적에 가깝다고 생각하는 솔루션을 만듭니다. 둥지 짓기에 대한 이 혁신적인 접근 방식은 PLOS Biology 7월 27일자에 보고되었습니다.
다양한 크기의 셀을 혼합하는 과제
Lewis Bartlett에 따르면 꿀벌과 말벌은 가장 효율적이고 안정적인 구성으로 육각형 패턴을 선호하는 것으로 오랫동안 알려져 왔습니다. 그러나 다양한 크기의 육각형을 혼합하는 것은 어려운 일입니다. 아테네 조지아 대학교에서 꿀벌을 연구하는 연구원인 Bartlett은 누군가 욕실 바닥을 두 가지 다른 크기의 타일로 타일을 붙이는 것을 상상하는 것이 문제를 설명한다고 설명합니다. 병합할 때 타일을 정렬하면 합병증이 발생할 수 있습니다.
항해의 미스터리가 밝혀지다
곤충이 이 퍼즐을 어떻게 극복하는지 밝히기 위해 버밍엄에 있는 앨라배마 대학의 생물학자인 Michael Smith와 코넬 대학의 로봇공학자인 Kirstin Petersen을 포함한 연구자들은 115개의 둥지 이미지를 사용했습니다. 이 둥지에는 꿀벌 5종, 일반적으로 알려진 노란 재킷 4종, 종이 말벌 1종으로 구성되어 있습니다. Petersen은 이러한 목적을 위해 자동화된 이미지 분석 도구를 개발했습니다.
이러한 도구를 사용하면 세포벽 길이와 인접 세포 수를 포함하여 22,745개 세포에서 데이터를 추출할 수 있었습니다. 연구 결과에 따르면 불완전한 육각형조차도 귀중한 데이터를 제공하여 그러한 세포가 중요하지 않거나 기형이라는 이전의 오해를 뒤집었습니다.
기하학과 진화의 결합
꿀벌과 말벌은 집단적으로든 개별적으로든 5개의 면을 가진 세포와 7개의 면을 가진 다른 세포로 구성된 색다른 세포 쌍을 만듭니다. 이 쌍은 더 작은 일꾼 셀과 수컷과 여왕을 위해 지정된 더 큰 셀 사이의 간격을 효과적으로 연결합니다.
코넬 대학교의 컴퓨터 과학자인 Nils Napp은 벌과 말벌의 행동이 최고의 기하학적 해법과 매우 유사하다고 말합니다. 그는 과정을 설명하기 위해 방정식을 사용하여 둥지 짓기 전략을 설명하기 위해 수학적 모델을 고안했습니다.
이 모델은 더 큰 육각형을 도입하면 패턴이 점차 붕괴되어 잠재적으로 둥지 응집력을 유지하기 위해 틈이 생기거나 사용할 수 없는 공간이 생성된다는 것을 보여줍니다. 가장 효과적인 접근 방식은 패턴이 특정 장애 지점에 도달할 때 5-7개의 세포 쌍을 추가하는 것입니다.
결론: 수학과 자연의 융합
이러한 둥지의 복잡한 패턴은 Delaunay 삼각측량이라는 기하학적 도구를 사용하여 설명할 수 있습니다. 인접한 점을 연결하고 각 삼각형을 내부 점을 제외한 원으로 둘러싸면 꿀벌과 말벌 둥지와 유사한 타일링 패턴이 나타납니다. Napp의 모델은 이 시나리오에서 육각형이 아닌 모든 세포의 약 85%가 5-7개의 세포 쌍으로 나타나야 한다고 예측하며, 이는 다양한 벌과 말벌 종의 둥지에서 관찰되는 현상을 확증합니다.
종 간의 유사성은 건축 솔루션이 독립적으로 여러 번 진화했음을 나타냅니다. 참여하는 꿀벌과 말벌은 약 1억 7900만년 전에 멸종된 공통 조상을 공유하지만 밀접한 관련은 없습니다. 서로 다른 둥지를 짓는 재료에도 불구하고 둘 다 육각형 셀 크기 간 전환을 위한 5-7 규칙을 채택하도록 진화했으며, 이는 문제 해결 전략을 최적화하기 위한 진화적 추진력을 강조합니다.
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