Un modelo de sistemas activos muestra que variables internas y sensing ambiental pueden generar memoria emergente, alterar localización, separación de fases y jamming.
No es memoria consciente. Es que el estado interno conserva información del pasado y hace que dos agentes en el mismo lugar puedan responder distinto. Un modelo de partículas activas demuestra que estados internos y sensing ambiental bastan para generar memoria dinámica, incluso sin un sistema explícito de almacenamiento. Un modelo de sistemas activos muestra que variables internas y sensing ambiental pueden generar memoria emergente, alterar localización, separación de fases y jamming. En la práctica: Un nuevo marco teórico muestra que partículas activas con variables internas y capacidad de sentir el entorno pueden desarrollar memoria ambiental sin añadir un módulo explícito de almacenamiento.
Una partícula activa no necesita un cerebro para que su comportamiento dependa del pasado.
El nuevo modelo añade a cada agente variables internas con dinámica propia y la capacidad de modificarlas según señales locales.
Cuando la fuerza de autopropulsión depende de esos estados internos, aparece de forma espontánea una memoria del entorno.
La trayectoria futura deja entonces de depender solo de la posición actual.
Las simulaciones producen localización adaptable en paisajes complejos, respuestas retrasadas y cambios en fenómenos colectivos.
También muestran supresión de separación de fases inducida por motilidad y transiciones de atasco más intensas.
El interés es conceptual: conectar física de materia activa con procesamiento mínimo de información.
Para hablar de memoria biológica real habrá que demostrar que variables celulares concretas siguen esas reglas.
Un nuevo marco teórico muestra que partículas activas con variables internas y capacidad de sentir el entorno pueden desarrollar memoria ambiental sin añadir un módulo explícito de almacenamiento.
El modelo genera respuestas dependientes de historia, localización adaptable, cambios en separación de fases y transiciones de jamming.
Los autores proponen que el mismo principio puede ser útil para estudiar desde células y coloides sintéticos hasta enjambres robóticos.
Los modelos estándar de partículas activas suelen asumir dinámica markoviana o sin memoria.
Células reales pueden integrar señales ambientales y conservar estados internos en varias escalas temporales.
Fuentes: Nature Communications — emergent memory in cell-like active systems
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