Físicos da Universidade de Cambridge demonstraram como partículas sem vida podem exibir comportamentos semelhantes aos da vida, como auto-organização e adaptação, simplesmente alternando entre dois estados diferentes. Esta descoberta, publicada hoje na revista Nature Physics, pode ter implicações para a compreensão das origens da vida e para o desenvolvimento da inteligência artificial.

Os pesquisadores usaram simulações de computador para modelar o comportamento de um sistema de partículas capaz de alternar entre dois estados diferentes, que chamaram de “ativo” e “passivo”. Quando as partículas estavam no estado ativo, elas eram capazes de se movimentar e interagir umas com as outras, enquanto quando estavam no estado passivo, elas ficavam imóveis e não interagiam entre si.

Os pesquisadores descobriram que o sistema de partículas foi capaz de se auto-organizar em uma variedade de estruturas diferentes, dependendo da proporção entre partículas ativas e passivas. Por exemplo, quando a maioria das partículas estava ativa, o sistema formava um aglomerado denso, enquanto quando a maioria das partículas estava passiva, o sistema formava uma nuvem mais difusa.

Os pesquisadores também descobriram que o sistema de partículas foi capaz de se adaptar ao seu ambiente. Por exemplo, quando o sistema foi colocado num espaço confinado, as partículas foram capazes de se auto-organizar numa estrutura que maximizou a utilização do espaço disponível.

Estas descobertas sugerem que comportamentos semelhantes aos da vida podem surgir de simples interações físicas, sem a necessidade de qualquer tipo de processo biológico ou químico. Isto pode ter implicações para a compreensão das origens da vida, pois sugere que os primeiros organismos vivos podem ter surgido de partículas não vivas que foram capazes de se auto-organizar e de se adaptar ao seu ambiente.

As descobertas também podem ter implicações para o desenvolvimento da inteligência artificial, pois sugerem que é possível criar sistemas artificiais capazes de auto-organização e adaptação. Isto poderá levar ao desenvolvimento de novos tipos de inteligência artificial que sejam mais flexíveis e adaptáveis ​​do que os sistemas tradicionais de IA.