Математик РУДН уточнил модель взаимоотношений между хищниками и жертвами в дикой природе
Математические модели экосистем позволяют экологам понять, как они устроены и составить прогноз их развития. Одна из основных таких моделей — «хищник-жертва». С помощью нее рассчитывают, как в системе меняется численность хищников и травоядных в зависимости от условий: размножения травоядных, смертей хищников от голода, поедания хищниками травоядных, миграции животных. Однако эта модель учитывает только так называемые локальные взаимодействия — то есть лишь непосредственное взаимодействие хищников и жертв в каждой заданной точке системы. Реальные же экосистемы включают в себя и менее очевидные — нелокальные взаимодействия. Математик РУДН совместно с коллегами из Великобритании и Индии впервые дополнил стандартную модель «хищник-жертва» с учетом этих факторов. Это позволит экологам строить более точные прогнозы о природных системах.
Пример нелокального взаимодействия в природе — засушливые регионы, в которых растения развивают широкую корневую систему и таким образом собирают влагу не только в той точке, где растут, но с гораздо большей территории. Математически эта нелокальность выражается с помощью интеграла — он «суммирует» влияние всей системы на каждую заданную точку. Математики показали, что, например, конкуренция за пищу среди травоядных нелокальна, то есть учитывать нужно количество пищи не в каждой конкретной точке, а «интегрально» — во всей системе в совокупности.
«Нелокальные свойства движения рассматриваются все чаще, но вот вопрос о нелокальном происхождении этой динамики редко принимается во внимание. Однако системы, в которых взаимодействие не локально, изобилуют в природе. Может быть, самым известным таким примером будет система „растительность-вода“, особенно в полузасушливых регионах, где нелокальность — непосредственный результат широкой (иногда чрезмерно большой) системы корней растений. Мы показали, что в модели „хищник-жертва“ нелокальность внутривидовых взаимодействий приводит к различным механизмам динамики всей системы», — рассказал Сергей Петровский, профессор РУДН.
Построенную модель математики проверили экспериментально с помощью компьютерного моделирования. Выяснилось, что в системе с изначально равной численностью хищников и травоядных со временем их количество начинает различаться в разных точках. Это происходит из-за нелокальных взаимодействий. В результате формируется устойчивая структура, или паттерн, — в отдельных областях системы численность смещена или в сторону хищников, или в сторону травоядных. Другой особенностью нелокальной системы, оказалась бистабильность — наличие двух возможных паттернов: этот результат является существенным атрибутом нелокальности взаимодействия. Какой из них осуществится в итоге — зависит от начальных условий.
Работа проводилась совместно с коллегами из Лестерского университета (Великобритания) и Индийского технологического института Канпур.
Исследование опубликовано в журнале Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.
Представьте себе мир, где у каждого есть достаточно еды, чистая вода, доступ к образованию и достойная работа. Мир, где берегут природу и заботятся о будущем нашей планеты. Это и есть цели устойчивого развития — построить устойчивое будущее для всех! Для этого Организация Объединенных Наций (ООН) в 2015 году определила 17 Целей устойчивого развития (ЦУР). ЦУР — это глобальный план, который помогает странам и людям вместе двигаться к лучшему будущему. К нему присоединились 193 государства-члена ООН.
Исследователи факультета искусственного интеллекта РУДН провели масштабное исследование, которое раскрыло системные ошибки больших языковых моделей (LLM) при диагностике депрессии по тексту. Эта работа, выполненная совместно с коллегами из AIRI, ФИЦ ИУ РАН, ИСП РАН, МФТИ и MBZUAI, не только выявляет проблему, но и закладывает основу для создания более надёжных и безопасных инструментов для детектирования депрессии и тревожности.
В РУДН состоялась первая научно-практическая конференция «Функциональная морфология тканевого микроокружения: от теории к практике», посвящённая памяти академика РАН Михаила Пальцева. Она объединила ведущих исследователей из России, Китая и других стран, став важной площадкой для обсуждения трансляции фундаментальных открытий в персонализированную медицину.