연구원들은 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 두 개의 다른 상태를 전환 할 수있는 입자 시스템의 거동을 모델링하여 "활성"과 "수동"이라고 불렀습니다. 입자가 활성 상태에있을 때, 그들은 서로를 돌아 다니며 서로 상호 작용할 수 있었고, 수동 상태에있을 때는 움직이지 않았고 서로 상호 작용하지 않았습니다.
연구원들은 입자 시스템이 활성 대 수동적 입자의 비율에 따라 다양한 구조로 자체 구성 할 수 있음을 발견했다. 예를 들어, 대부분의 입자가 활성화 될 때, 시스템은 밀도가 높은 클러스터를 형성하는 반면, 대부분의 입자가 수동적 일 때 시스템은보다 확산 된 구름을 형성했다.
연구원들은 또한 입자 시스템이 환경에 적응할 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 시스템이 제한된 공간에 배치되면 입자는 사용 가능한 공간의 사용을 최대화하는 구조로 자체 구성 할 수있었습니다.
이러한 발견은 생명과 같은 행동이 모든 종류의 생물학적 또는 화학적 과정이 필요없이 간단한 신체적 상호 작용에서 발생할 수 있음을 시사합니다. 이것은 생명의 기원에 대한 이해에 영향을 미칠 수 있습니다. 그것은 첫 살아있는 유기체가 자신의 환경에 자체적으로 조직하고 적응할 수있는 비 생물 입자에서 발생했을 수 있음을 시사합니다.
이 발견은 또한 인공 지능 개발에 영향을 미칠 수 있습니다. 왜냐하면 자체 구성 및 적응이 가능한 인공 시스템을 만들 수 있다고 제안합니다. 이로 인해 전통적인 AI 시스템보다 유연하고 적응력이 뛰어난 새로운 유형의 인공 지능이 개발 될 수 있습니다.
