Математика раскрыла стратегию выживания: переключение между ожиданием и активностью

Исследователи из Института промышленных наук Токийского университета разработали математическую теорию для динамических сетей биологических агентов. Автор: Institute of Industrial Science, The University of Tokyo

Японские исследователи совершили прорыв в управлении сложными биологическими системами, разработав математическую теорию, которая объясняет оптимальные стратегии выживания. Оказалось, что ключом к успеху является переключение между периодами ожидания и активного вмешательства.

Ученые из Института промышленных наук Токийского университета применили методы теории оптимального управления и информатики к динамическим сетям, включающим живые организмы. Их исследование опубликовано в журнале PRX Life.

«Большинство приложений теории управления касаются систем, которые меняются плавно, но биологические системы часто демонстрируют резкие скачки», — объясняет ведущий автор работы Шухей Хоригучи.

Команда использовала f-дивергенцию — инструмент из теории информации, измеряющий схожесть распределений вероятностей, и преобразование Коула-Хопфа для преобразования нелинейного уравнения в линейное, что сделало задачу решаемой.

«Мы обнаружили, что в системах, способных быстро расти или сокращаться, оптимальной стратегией может быть чередование периодов ожидания и активного вмешательства», — говорит Хоригучи.

«Например, в сохранении видового разнообразия активные вмешательства оказываются эффективными только тогда, когда один из видов переживает серьезный спад и ему грозит вымирание. Оптимальные стратегии для других биологических систем могут использовать эту же стратегию переключения режимов».

Новая математическая теоретическая основа может применяться в различных областях: от транспорта молекулярных моторов и биологического разнообразия до контроля эпидемий. Исследователи надеются расширить свою модель для работы с более крупными и сложными биологическими системами.

Больше информации: Shuhei A. Horiguchi et al, Optimal Control of Stochastic Reaction Networks with Entropic Control Cost and Emergence of Mode-Switching Strategies, PRX Life (2025). DOI: 10.1103/zttn-tpzq