Учёные воспроизвели эволюцию и обнаружили неожиданное
Крупномасштабные компьютерные симуляции показали, что переменчивые условия среды могут как ускорять адаптацию, так и препятствовать ей, а эволюционные траектории популяций сильно зависят от типа и истории изменений, что опровергает универсальные прогнозы
Short Summary
Учёные из Университета Вермонта провели масштабное компьютерное моделирование эволюции, симулировав тысячи поколений цифровых организмов в 105 различных переменчивых средах. Они обнаружили, что влияние изменчивости среды на адаптацию неоднозначно: в одних случаях флуктуации (например, сезонные перепады температур) помогали популяциям достичь более высокой приспособленности, в других (например, чередование засух и ливней) — мешали, заставляя «перезапускать» адаптацию и снижая итоговую эффективность.
Ключевой вывод исследования заключается в том, что история и специфика изменений среды для каждой популяции уникальны и определяют её эволюционную траекторию. Популяции одного вида, живущие в разных частях света и сталкивающиеся с разными типами переменчивости, могут эволюционировать совершенно разными путями. Это означает, что наблюдения за одной популяцией в одной среде не могут служить основанием для прогнозов о реакции всего вида на изменения, например, на климатические сдвиги.
Полученные результаты важны не только для эволюционной биологии и прогнозирования последствий изменения климата, но и для смежных областей, таких как разработка искусственного интеллекта. Проблема «непрерывного обучения» ИИ, при котором система должна осваивать новые задачи, не забывая старые, оказывается аналогичной эволюционным вызовам в изменчивой среде. Исследование подчёркивает необходимость тестирования адаптивных систем в широком спектре динамичных условий.
Двойственное влияние изменчивости
Переменчивые условия среды могут как способствовать эволюции к более высокой приспособленности, так и препятствовать ей, в зависимости от типа и паттерна изменений (например, температурные циклы vs. чередование засух/ливней)
Историческая зависимость траекторий
Эволюционный путь популяции сильно зависит от её истории и специфики среды, поэтому одна популяция не может служить репрезентативной моделью для всего вида
Масштабирование через симуляции
Использование 105 различных моделей переменчивых сред позволило впервые систематически сравнить эволюционные исходы в широком спектре сценариев, что невозможно в лабораторных условиях с живыми организмами
Междисциплинарная значимость
Выводы применимы не только к биологической эволюции и экологии, но и к области искусственного интеллекта, в частности к проблеме непрерывного обучения (continual learning), где системы сталкиваются с аналогичными вызовами адаптации к меняющимся задачам
Text generated using AI
