Lodo luminoso ajuda a projetar linhas de metrô mais eficientes
Por Gustavo Minari • Editado por Douglas Ciriaco |
Pesquisadores da Universidade de Toronto, no Canadá, descobriram que é possível utilizar moldes de um lodo luminoso para projetar linhas de metrô mais eficientes e menos propensas a interrupções. Eles demonstraram que esses organismos são capazes de criar sistemas complexos que levam do ponto A ao ponto B de um jeito muito mais simples.
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Os cientistas usaram um fungo conhecido como Physarum polycephalum, um organismo ameboide unicelular que cresce como um sistema de veias amarelo-esverdeado, formando uma rede tubular otimizada para transferir nutrientes de maneira mais rápida e eficaz através de todo o seu corpo.
“Esse tipo de lodo também consegue realizar feitos surpreendentes. Por exemplo, ele pode resolver labirintos por crescimento e retração, alterar sua estrutura considerando as mudanças nos recursos e até exibir algo semelhante à memória”, explica o aluno de ciências aplicadas e engenharia Raphael Kay, autor principal do estudo.
Do lodo ao metrô
Os estudos mostraram que a estrutura orgânica eficiente dessa espécie de bolor limoso pode fornecer um modelo que permita otimizar outras redes de transporte, como linhas de trens e metrôs, ou avenidas e complexos viários projetados para mover pessoas e mercadorias em grandes cidades.
O modelo de computador criado com base no desenvolvimento do lodo permite simular ambientes diferentes com variáveis distintas para uma determinada rede de transporte — como o comprimento total dos segmentos, o tempo necessário para viajar entre os pontos e os atrasos causados pela remoção de um segmento.
“O bolor ou lodo limoso foi moldado por centenas de milhões de anos de evolução, então, nesse sentido, eles são muito mais experientes que os seres humanos para resolver certos problemas arquitetônicos ou projetar vias de escoamento mais eficientes e com menos propensões a falhas”, acrescenta Kay.
Engenharia urbana otimizada
Para testar o modelo de lodo virtual, a equipe programou o sistema para criar duas redes de amostras derivadas de situações reais. Um conjunto de pontos foi derivado da localização de várias montanhas-russas e barracas de comida no parque de diversões Canada's Wonderland. O outro foi inspirado na localização das 17 estações de metrô mais importantes em Toronto.
No parque de diversões, o modelo gerou uma rede que proporcionaria um tempo de percurso 10% mais rápido e com uma estrutura 80% mais resiliente em caso de falhas. Já na situação que emulava o sistema metroviário, uma viagem levaria praticamente o mesmo tempo, porém, 40% menos vulnerável a erros. Isso significa que, mesmo que um dos segmentos caísse, o restante permaneceria operando sem interrupções.
“Outra vantagem do nosso modelo é que ele pode gerar os próprios nós de atração, sem a necessidade de entrada de um designer. Por exemplo, você pode carregar a densidade populacional de um bairro ou cidade real e, em seguida, determinar os nós de rede que podem atender melhor a essa população, otimizando o planejamento urbano”, encerra Raphael Kay.
Fonte: University of Toronto