Göbələklər milyonlarla ildir ki, təkamül prosesi ilə minilliklər boyu sağ qalma bacarıqlarını təkmilləşdirir və təkmilləşdirir.

İndi Binghamton Universitetinin tədqiqatçıları göbələklərin mexaniki xüsusiyyətlərini necə müəyyənləşdirdiyini və daha yaxşı materiallar yaratmaq üçün elmin bundan nə öyrənə biləcəyini öyrənmək üçün onların hüceyrə quruluşunu öyrənirlər.

Bu yaxınlarda Advanced Engineering Materials -da nəşr olunan bir məqalədə Binghamton və Kaliforniya-Mersed Universitetindən olan bir qrup göbələklərdə və digər göbələklərdə şəbəkəyə bənzər bir quruluş meydana gətirən hifa kimi tanınan mikroskopik filamentlərə baxdı. Bir-birinin ətrafında fırlanaraq və daha böyük struktur daxilində budaqlanaraq, hif filamentləri göbələklərin müxtəlif mexaniki stresslərə necə reaksiya verdiyini idarə edir.

Onların tədqiq etdikləri iki növ təzad yaratdı: Adi ağ düymə göbələyi (Agaricus bisporus) yalnız bir növ hif saplarına malikdir və adətən heç bir qəti oriyentasiya olmadan böyüyür, maitake göbələyi (Grifola frondosa) isə iki növ filamentə malikdir və günəş işığına və rütubətə üstünlük verən istiqamətdə böyüyür.

Tədqiqatçılar göbələklərin hüceyrə strukturlarını skan edən elektron mikroskopiya ilə görüntüləyərək təhlil etdilər və onların öhdəsindən gələ biləcəkləri stress yüklərini hesablamaq üçün sınaqdan keçirdilər.

“İrəliləmək üçün ilk addım sonlu elementlər modelinin – ikinci mərhələdə mexaniki xassələrin yoxlanılmasına və təhlilinə imkan verən hesablama çərçivəsinin işlənməsini nəzərdə tutur”, – Ph.D Mohamed Khalil Elhachimi bildirib. tədqiqatın ilk müəllifi kimi xidmət edən Tomas J. Watson Mühəndislik və Tətbiqi Elmlər Kollecinin Maşınqayırma Departamentinin tələbəsi.

“Üçüncü mərhələ birbaşa dizayndır, ona görə də struktur əsasında mexaniki davranışı proqnozlaşdıran modelimiz var. Sonuncu isə tərs dizayndır, burada biz mexaniki xassələri müəyyənləşdiririk və maşın öyrənmə modeli bu mexaniki xassəni nümayiş etdirən strukturu proqnozlaşdırır.”

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=2636419947&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1749620222&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-06-mushrooms-microscopic-filaments-blueprint-materials.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS4xMDMiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTAzIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTAzIl0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1749620221936&bpp=15&bdt=204&idt=120&shv=r20250609&mjsv=m202506090101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749620139%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749620139%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3De43bb863646b60b8%3AT%3D1735367325%3ART%3D1749620139%3AS%3DAA-AfjbQoPwZqH28q9IwcCLRSzzg&prev_fmts=0x0%2C1200x280&nras=1&correlator=125937977952&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1985&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31092898%2C95353387%2C31092908%2C95362794%2C95359266%2C95362804%2C95363074%2C95360684&oid=2&pvsid=2674123092750276&tmod=731885669&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=2&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=2&fsb=1&dtd=230

Professor Mir Cəlil Rəzəvi əlavə etdi ki, son bir neçə ildə süni intellektdə əldə edilən irəliləyişlər göbələklərin filamentlərinin xəritələşdirilməsi imkanlarını xeyli asanlaşdırıb.

“Bu cür tərs dizayn yalnız dərin öyrənmə modelləri ilə mümkündür – məsələn, 10.000 filamentləri, onların yerlərini və istiqamətlərini hesablamaq” dedi Razavi. “Bu, modeli öyrətmək üçün simulyasiyalar apardıqdan sonra AI-nin edə biləcəyi bir şeydir.”

Layihə üçün növbəti təcrübə maşın öyrənmə modelini təkmilləşdirməkdir. Komanda proqnozlaşdırılan strukturlarla material yaratmaq üçün 3D çapdan istifadə edəcək və onların gözlənildiyi kimi davranıb-rəftar etmədiyini görmək üçün onlar üzərində bir sıra testlər aparacaq. Gələcəkdə tapıntılar tikinti və ya aerokosmik sahədə materiallar kimi stress altında olan müxtəlif kommersiya məhsullarını təkmilləşdirə bilər.

“Təbiətdən hələ öyrənə biləcəyimiz çox şey var” dedi Razavi. “Biz bu cür araşdırmaya yeni başlayırıq.”

Kağıza töhfə verən Binghamton Ph.D. tələbə Əkbər Solhtalab və Kaliforniya-Mersed Universitetindən köməkçi professor Debora Lyn Porter.

Ətraflı məlumat: Mohamed Khalil Elhachimi et al, Computational Modeling and Analysis of Fungi-Inspired Network Systems, Advanced Engineering Materials (2025). DOI: 10.1002/adem.202402949Binghamton Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir