Las partículas autopropulsadas (SPP), también denominadas partículas autopropulsadas , son términos utilizados por los físicos para describir agentes autónomos , que convierten la energía del entorno en movimiento dirigido o persistente. Los sistemas naturales que han inspirado el estudio y diseño de estas partículas incluyen animales que caminan, nadan o vuelan. Otros sistemas biológicos incluyen bacterias, células, algas y otros microorganismos. Generalmente, las partículas autopropulsadas a menudo se refieren a sistemas artificiales como robots o partículas diseñadas específicamente como coloides de Janus nadadores , nanobarras bimetálicas, nanomotores y granos andantes. En el caso de la propulsión dirigida, que es impulsada por un gradiente químico, esto se conoce comoquimiotaxis , observada en sistemas biológicos, por ejemplo, detección de quórum de bacterias y detección de hormona feromona, y en sistemas sintéticos, por ejemplo, quimiotaxis de moléculas enzimáticas y partículas duras y blandas impulsadas por enzimas.
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Descripción general
Las partículas autopropulsadas interactúan entre sí, lo que puede conducir a la aparición de comportamientos colectivos. Estos comportamientos colectivos imitan la autoorganización observada con la bandada de pájaros, el enjambre de insectos, la formación de rebaños de ovejas, etc.
Para comprender la ubicuidad de tales fenómenos, los físicos han desarrollado varios modelos de partículas autopropulsadas. Estos modelos predicen que las partículas autopropulsadas comparten ciertas propiedades a nivel de grupo, independientemente del tipo de animales (o partículas artificiales) en el enjambre. [1] Se ha convertido en un desafío en la física teórica encontrar modelos estadísticos mínimos que capturen estos comportamientos. [2] [3] [4]
Ejemplos de
Sistemas biologicos
La mayoría de los animales pueden verse como SPP: encuentran energía en su comida y exhiben varias estrategias de locomoción, desde volar hasta gatear. Los ejemplos más destacados de comportamientos colectivos en estos sistemas son los bancos de peces, los rebaños de aves, los rebaños de ovejas y las multitudes humanas. A menor escala, las células y bacterias también pueden tratarse como SPP. Estos sistemas biológicos pueden impulsarse a sí mismos en función de la presencia de quimioatrayentes. A una escala aún menor, los motores moleculares transforman la energía ATP en movimiento direccional. Trabajos recientes han demostrado que las moléculas de enzimas también se impulsan a sí mismas. [5] Además, se ha demostrado que se moverán preferentemente hacia una región de mayor concentración de sustrato, [6] [7] un fenómeno que se ha desarrollado en una técnica de purificación para aislar enzimas vivas. [8] Además, las micropartículas o vesículas pueden volverse autopropulsadas cuando se funcionalizan con enzimas. Las reacciones catalíticas de las enzimas dirigen las partículas o vesículas basándose en los correspondientes gradientes de sustrato. [9] [10] [11]
Sistemas artificiales
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Existe una distinción entre sistemas húmedos y secos. En el primer caso, las partículas "nadan" en un fluido circundante; en el segundo caso, las partículas "caminan" sobre un sustrato.
Las partículas coloidales activas, denominadas nanomotores , son el ejemplo prototípico de SPP húmedo. Las partículas de Janus son partículas coloidales con dos lados diferentes, que tienen diferentes propiedades físicas o químicas. Esta ruptura de simetría permite, al ajustar adecuadamente el entorno (generalmente la solución circundante), el movimiento de la partícula de Janus. Por ejemplo, los dos lados de la partícula Janus pueden inducir un gradiente local de temperatura, campo eléctrico o concentración de especies químicas. Esto induce el movimiento de la partícula de Janus a lo largo del gradiente a través, respectivamente, de termoforesis , electroforesis o difusioforesis . Debido a que las partículas de Janus consumen energía de su entorno (catálisis de reacciones químicas, absorción de luz, etc.), el movimiento resultante constituye un proceso irreversible y las partículas están fuera de equilibrio.
- El primer ejemplo de un SPP artificial a escala nanométrica o micrométrica fue una nanovarilla bimetálica de oro y platino desarrollada por Sen y Mallouk. [12] En una solución de peróxido de hidrógeno, este "nanomotor" exhibiría una reacción catalítica de oxidación-reducción, induciendo así un flujo de fluido a lo largo de la superficie a través de la autodifusioforesis. Un sistema similar utilizó una varilla de cobre-platino en una solución de bromo. [13]
- Otro Janus SPP se desarrolló recubriendo la mitad de una perla de poliestireno con platino. Estos se utilizaron para dirigir el movimiento de los motores catalíticos cuando estaban cerca de una superficie sólida. Estos sistemas pudieron mover los coloides activos usando restricciones geométricas. [14]
- Otro ejemplo de Janus SPP es un motor organometálico que utiliza una microesfera de oro y sílice. [15] El catalizador de Grubb estaba atado a la mitad de sílice de la partícula y en solución de monómero impulsaría una polimerización catalítica. El gradiente de concentración resultante a través de la superficie propulsaría el motor en solución.
- Otro ejemplo de un SPP artificial son las micropartículas giratorias de platino que tienen rotaciones controlables en función de su forma y simetría. [dieciséis]
- Varios otros ejemplos se describen en la página específica de nanomotores .
Los granos que caminan son una realización típica del SPP seco: los granos son discos milimétricos que se sientan en una placa que vibra verticalmente, que sirve como fuente de energía e impulso. Los discos tienen dos contactos diferentes ("pies") con la placa, un pie duro con forma de aguja en la parte delantera y un pie grande de goma blanda en la parte posterior. Cuando se agitan, los discos se mueven en una dirección preferencial definida por la simetría polar (cabeza-cola) de los contactos. Esto, junto con el ruido vibratorio, da como resultado una caminata aleatoria persistente. [17]
Ruptura de simetría
La ruptura de la simetría es una condición necesaria para los SPP, ya que debe haber una dirección preferencial para moverse. Sin embargo, la ruptura de la simetría puede no provenir únicamente de la estructura en sí, sino de su interacción con los campos electromagnéticos, en particular cuando se tienen en cuenta los efectos de retardo. Esto se puede utilizar para el movimiento fototáctico de incluso nanopartículas altamente simétricas. En 2020, se demostró teóricamente que incluso las partículas simétricas orientadas al azar (nanodímeros en este caso) pueden experimentar una fuerza termoforética promedio distinta de cero cuando se iluminan desde una dirección determinada. [18] En 2021, se demostró experimentalmente que las partículas completamente simétricas (micro nadadores esféricos en este caso) experimentan una fuerza termoforética neta cuando se iluminan desde una dirección determinada. [19]
Remolinos
En 2020, investigadores de la Universidad de Leicester informaron de un estado hasta ahora no reconocido de partículas autopropulsadas, al que llamaron un "estado de remolino". El estado de remolino consiste en "remolinos", formados por grupos de partículas autopropulsadas que orbitan alrededor de un centro de masa común. Estas cuasi-partículas demuestran un comportamiento sorprendente: en respuesta a una carga externa se mueven con una velocidad constante proporcional a la fuerza aplicada, al igual que los objetos en medios viscosos. Los remolinos se atraen entre sí y se unen formando un remolino conjunto más grande. La coalescencia es un proceso de desaceleración extremadamente lento, que resulta en un estado enrarecido de cuasi-partículas inmóviles. Además del estado de remolino, se observaron estados gaseoso, líquido y sólido, dependiendo de las fuerzas entre partículas y autopropulsadas. A diferencia de los sistemas moleculares, los estados líquido y gaseoso de las partículas autopropulsadas no coexisten. [20] [21]
Comportamiento colectivo típico
El movimiento colectivo típico generalmente incluye la formación de estructuras autoensambladas, como agrupaciones y asambleas organizadas.
El comportamiento emergente a gran escala más destacado y espectacular observado en las asambleas de SPP es el movimiento colectivo dirigido . En ese caso, todas las partículas se mueven en la misma dirección. Además de eso, pueden surgir estructuras espaciales como bandas, vórtices, ásteres, cúmulos en movimiento.
Otra clase de comportamiento a gran escala, que no implica movimiento dirigido, es la formación espontánea de racimos o la separación en una fase gaseosa y líquida, un fenómeno inesperado cuando los SPP tienen una interacción puramente repulsiva. Esta separación de fases se ha denominado Separación de fases inducida por motilidad (MIPS).
Ejemplos de modelado
El modelado de SPP fue introducido en 1995 por Tamás Vicsek et al. [22] como un caso especial del modelo Boids introducido en 1986 por Reynolds . [23] En ese caso, las SPP son partículas puntuales, que se mueven con una velocidad constante. y adoptar (en cada incremento de tiempo) la dirección promedio de movimiento de las otras partículas en su vecindad local hasta un poco de ruido agregado. [24] [25]
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Las simulaciones demuestran que una "regla del vecino más cercano" adecuada eventualmente da como resultado que todas las partículas se agrupen o se muevan en la misma dirección. Esto surge, aunque no hay una coordinación centralizada, y aunque los vecinos de cada partícula cambian constantemente con el tiempo (ver la simulación interactiva en el cuadro de la derecha). [22]
Desde entonces se han propuesto una serie de modelos, que van desde los simples denominados Partícula Browniana Activa hasta modelos altamente elaborados y especializados que tienen como objetivo describir sistemas y situaciones específicos. Entre los ingredientes importantes de estos modelos, se pueden enumerar
- Autopropulsión : en ausencia de interacción, la velocidad SPP converge a un valor constante prescrito
- Interacciones corporales: las partículas se pueden considerar como puntos (sin interacción corporal) como en el modelo de Vicsek. Alternativamente, se puede incluir un potencial de interacción, ya sea atractivo o repulsivo. Este potencial puede ser isotrópico o no para describir partículas esféricas o alargadas.
- Orientación del cuerpo: para aquellas partículas con un eje fijo al cuerpo, se pueden incluir grados de libertad adicionales para describir la orientación del cuerpo. El acoplamiento de este eje del cuerpo con la velocidad es una opción adicional.
- Alinear las reglas de interacción: en el espíritu del modelo de Vicsek, las partículas vecinas alinean sus velocidades. Otra posibilidad es que alineen sus orientaciones.
También se pueden incluir influencias efectivas del entorno; por ejemplo, la velocidad nominal del SPP se puede configurar para que dependa de la densidad local, a fin de tener en cuenta los efectos de hacinamiento.
Algunas aplicaciones a sistemas reales
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![]() - acelerado 6 veces Cuando la densidad de las langostas alcanza un punto crítico, marchan juntas de manera constante sin cambios de dirección. |
Langostas en marcha
Las langostas jóvenes del desierto son ninfas solitarias y sin alas . Si la comida es escasa, pueden reunirse y comenzar a ocupar áreas vecinas, reclutando más langostas. Eventualmente pueden convertirse en un ejército en marcha que se extiende a lo largo de muchos kilómetros. [27] Esto puede ser el preludio del desarrollo de los enormes enjambres de langostas adultas voladoras que devastan la vegetación a escala continental. [28]
Una de las predicciones clave del modelo SPP es que a medida que aumenta la densidad de población de un grupo, se produce una transición abrupta de individuos que se mueven de formas relativamente desordenadas e independientes dentro del grupo al grupo que se mueve como un todo altamente alineado. [29] Por lo tanto, en el caso de las langostas jóvenes del desierto, debería ocurrir un punto de activación que convierta a las langostas desorganizadas y dispersas en un ejército de marcha coordinado. Cuando se alcanza la densidad de población crítica, los insectos deben comenzar a marchar juntos de manera estable y en la misma dirección.
En 2006, un grupo de investigadores examinó cómo se mantenía este modelo en el laboratorio. Las langostas se colocaron en una arena circular y sus movimientos se rastrearon con software de computadora. A bajas densidades, por debajo de 18 langostas por metro cuadrado, las langostas se mueven de forma desordenada. En densidades intermedias, comienzan a alinearse y marchar juntos, interrumpidos por cambios de dirección abruptos pero coordinados. Sin embargo, cuando las densidades alcanzaron un valor crítico de aproximadamente 74 langostas / m 2 , las langostas dejaron de hacer cambios de dirección rápidos y espontáneos y, en cambio, marcharon de manera constante en la misma dirección durante las ocho horas completas del experimento (ver video a la izquierda). . Esto confirmó el comportamiento predicho por los modelos SPP. [1]
En el campo, según la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación , la densidad media de las bandas de marcha es de 50 langostas / m 2 (50 millones de langostas / km 2 ), con un rango típico de 20 a 120 langostas / m 2 . [28] : 29 Los resultados de la investigación discutidos anteriormente demuestran la inestabilidad dinámica que está presente en las densidades de langosta más bajas típicas en el campo, donde los grupos que marchan cambian de dirección al azar sin ninguna perturbación externa. Comprender este fenómeno, junto con el cambio a una marcha totalmente coordinada a densidades más altas, es esencial si se quiere controlar el enjambre de langostas del desierto. [1]
Aterrizajes de aves
Los enjambres de animales, como hormigas, abejas, peces y pájaros, a menudo se observan cambiando repentinamente de un estado a otro. Por ejemplo, las aves cambian abruptamente de un estado de vuelo a un estado de aterrizaje. O los peces cambian de cardúmenes en una dirección a cardúmenes en otra dirección. Tales cambios de estado pueden ocurrir con asombrosa velocidad y sincronicidad, como si todos los miembros del grupo tomaran una decisión unánime en el mismo momento. Fenómenos como estos han desconcertado a los investigadores durante mucho tiempo. [31]
En 2010, Bhattacharya y Vicsek utilizaron un modelo SPP para analizar lo que está sucediendo aquí. Como paradigma, consideraron cómo las aves voladoras llegan a una decisión colectiva de realizar un cambio repentino y sincronizado a tierra. Los pájaros, como los estorninos de la imagen de la derecha, no tienen un líder en la toma de decisiones, pero la bandada sabe exactamente cómo aterrizar de manera unificada. La necesidad de que el grupo aterrice anula las intenciones desviadas de las aves individuales. El modelo de partículas encontró que el cambio colectivo al aterrizaje depende de las perturbaciones que se aplican a las aves individuales, como la ubicación de las aves en la bandada. [30] Es un comportamiento que se puede comparar con la forma en que la arena se amontona, si se amontona, antes del punto en el que los granos simétricos y cuidadosamente colocados se acumularían, porque las fluctuaciones se vuelven cada vez más no lineales. [32]
"Nuestra principal motivación fue comprender mejor algo que es desconcertante y que existe en la naturaleza, especialmente en los casos que involucran la detención o el inicio de un patrón de comportamiento colectivo en un grupo de personas o animales ... Proponemos un modelo simple para un sistema cuyo los miembros tienen la tendencia a seguir a los demás tanto en el espacio como en su estado de ánimo con respecto a la decisión de detener una actividad. Este es un modelo muy general, que se puede aplicar a situaciones similares ". [30] El modelo también podría aplicarse a un enjambre de drones no tripulados , para iniciar un movimiento deseado en una multitud de personas o para interpretar patrones de grupo cuando se compran o venden acciones en el mercado de valores. [33]
Otros ejemplos
Los modelos SPP se han aplicado en muchas otras áreas, como cardúmenes , [34] enjambres robóticos , [35] motores moleculares , [36] el desarrollo de estampidas humanas [37] y la evolución de senderos humanos en espacios verdes urbanos. [38] SPP en el flujo de Stokes , como las partículas de Janus , a menudo se modelan mediante el modelo de squirmer . [39]
Ver también
- Agrupación de partículas autopropulsadas
- Partículas de Janus
- Modelo Vicsek
Referencias
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enlaces externos
- Enjambres de langostas del desierto - Videoclip del planeta Tierra