Los investigadores utilizaron simulaciones por computadora para modelar el comportamiento de un sistema de partículas que podían cambiar entre dos estados diferentes, a los que llamaron "activo" y "pasivo". Cuando las partículas estaban en estado activo, podían moverse e interactuar entre sí, mientras que cuando estaban en estado pasivo, estaban inmóviles y no interactuaban entre sí.
Los investigadores descubrieron que el sistema de partículas era capaz de autoorganizarse en una variedad de estructuras diferentes, dependiendo de la proporción de partículas activas y pasivas. Por ejemplo, cuando la mayoría de las partículas estaban activas, el sistema formaba un cúmulo denso, mientras que cuando la mayoría de las partículas estaban pasivas, el sistema formaba una nube más difusa.
Los investigadores también descubrieron que el sistema de partículas podía adaptarse a su entorno. Por ejemplo, cuando el sistema se colocó en un espacio confinado, las partículas pudieron autoorganizarse en una estructura que maximizaba el uso del espacio disponible.
Estos hallazgos sugieren que comportamientos realistas pueden surgir de interacciones físicas simples, sin necesidad de ningún tipo de proceso biológico o químico. Esto podría tener implicaciones para la comprensión de los orígenes de la vida, ya que sugiere que los primeros organismos vivos pueden haber surgido a partir de partículas no vivas que fueron capaces de autoorganizarse y adaptarse a su entorno.
Los hallazgos también podrían tener implicaciones para el desarrollo de la inteligencia artificial, ya que sugieren que es posible crear sistemas artificiales que sean capaces de autoorganizarse y adaptarse. Esto podría conducir al desarrollo de nuevos tipos de inteligencia artificial que sean más flexibles y adaptables que los sistemas de IA tradicionales.
