Медузы отряда Корнероты распространены в северо-восточной Атлантике, а также в Адриатическом, Средиземном и Чёрном морях. В частности, вид Rhizostoma pulmo, достигающий 40 сантиметров в диаметре, являются самым крупным среди их представителей, обитающих у берегов Британских островов. Именно здесь биолог Эндрю Рейнольдз (Andrew Reynolds) обнаружил у медуз уникальную для животных стратегию добывания пищи.

Если говорить о медузах-корнеротах в целом, то их рацион довольно разнообразен. Одни виды способны к наружному пищеварению, благодаря чему в их меню входят достаточно крупные подводные обитатели, например, рыбы. Другие буквально превращаются в «овощ»: оседая на дне, они практикуют фотосинтез за счёт симбиотических микроорганизмов зооксантелл. Однако, в отличие от своих собратьев, вид Rhizostoma pulmo более избирателен и питается исключительно планктоном. Поэтому ему прошлось осваивать сразу несколько способов охоты - и среди них особо выделяется парочка, которую можно описать с помощью методов математической статистики.

Первый носит название «Блужданий Леви» (Lеvy walks). Автор объясняет суть этой стратегии на простом примере с потерянными ключами. Поискав их в кармане и не добившись успеха, человек переносит свои поиски в другое место, - например, на стол, где тоже интенсивно ищет, - и так далее, пока цель не будет достигнута. Такая тактика является вполне оправданной с точки зрения эффективности.

Таким же образом медуза совершает случайные перемещения, в процессе которых более частые короткие шаги перемежаются с длинными. То есть сначала медуза ищет добычу недалеко от своего местоположения, а потом перемещается на значительное расстояние и продолжает «подробные» поиски там. Эта стратегия распространена среди многих животных – например, акул, черепах, членистоногих или пчёл.

Однако самой продуктивной для медуз оказалась вторая стратегия, которая напоминает алгоритм имитации отжига (Simulated annealing). Последний основывается на имитации физического процесса, который происходит при кристаллизации вещества, - в том числе при отжиге (закаливании) металлов для повышения однородности, устранения дефектов, меньшей подверженности износу и большей прочности.

Напомним, что у каждого металла есть кристаллическая решётка. Она описывает возможные варианты геометрического положение атомов вещества, и каждому из этих состояний соответствует определённый уровень энергии. В ходе отжига металл нагревают до определённой температуры, что заставляет атомы кристаллической решётки покинуть свои позиции. Затем начинается медленное и контролируемое охлаждение, в результате которого атомы «выбирают» себе наиболее подходящее место. Таким образом цель затеи – привести систему в максимально упорядоченное состояние с меньшей энергией, чем первоначальная.

Для любого математика этот алгоритм ассоциируется с суперкомпьютерами и характеризуется тем, что с его помощью можно найти оптимальное решение сложной задачи за очень короткое время, - о чём Эндрю Рейнольдз рассказывает в своей статье, опубликованной в издании «Journal of the Royal Society Interface» Лондонского королевского общества естественных знаний. Но самый простой пример – это наше с вами привычное пребывание в интернете. Мы открываем Google, делаем необходимый запрос, получаем информацию. Чтобы ввести следующий запрос, мы опять должны вернуться к начальной странице поиска, и так далее.

У медуз стратегия имитации отжига выражается так: хищник совершает прыжок на произвольное расстояние, - и, если там нет подходящей добычи, возвращается в исходную точку, откуда делает скачок в другом направлении. Смысл таких действий - найти максимальную концентрацию добычи в толще воды или выбрать самую сильную из многих обонятельных троп, исходящих от отдаленной добычи.

Исследователь подчёркивает, что объединение двух описанных стратегий является ключом к успешному выживанию для такого активного потребителя планктона, как Rhizostoma pulmo. Этот пока беспрецедентный пример «компьютерного» поведения живого организма недвусмысленно намекает, что природа уже знает наперёд все наши будущие достижения в области математики - остаётся только догадываться, чем она удивит нас в следующий раз.