পিঁপড়ের ফেরোমোনের একটি ফোঁটার প্রথম ছবি

একটি Lasius niger পিঁপড়ে খাবার খুঁজে পেলে বাসায় ফেরে আর পেছনে গন্ধের একটি রেখা রেখে যায়। সে তার পেট মাটির দিকে নামিয়ে ফেরোমোনের ছোট্ট ছোট্ট ফোঁটা রাখে — একটি রাসায়নিক বার্তা, যা বাসার সঙ্গীদের খাবারের উৎসে নিয়ে যায়। ১৭৭৯ সালেই এমন রেখার বর্ণনা পাওয়া যায়। এগুলো স্ব-সংগঠনের (self-organisation) পাঠ্যবইয়ের দৃষ্টান্ত হয়ে উঠেছে এবং কম্পিউটার পদ্ধতির একটি পুরো পরিবারকে অনুপ্রাণিত করেছে: পিঁপড়ে কলোনি অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদম।

যে ফোঁটা কেউ দেখেনি

তবু রেখার মৌলিক একক কখনো পর্যবেক্ষণ করা হয়নি। গবেষকেরা পিঁপড়ের চলাচল বা ফোঁটা রাখার আচরণ থেকে রেখা কতটা জোরালো তা অনুমান করেন, আর ধরে নেন প্রতিটি ফোঁটা একই রকম। একটি জমার আয়তন, সেটি কত দ্রুত বাষ্প হয়, প্রাকৃতিক রেখার আসল ঘনত্ব: সবই অজানা। ফোঁটার বেশির ভাগ অংশ যে দ্রাবকে তৈরি, সেটিও কখনো শনাক্ত হয়নি।

XLIM ইনস্টিটিউটের (CNRS ও লিমোজ বিশ্ববিদ্যালয়) লর-অ্যান পোয়াসোনিয়ে (Laure-Anne Poissonnier), পিয়ের বঁ (Pierre Bon) ও তাঁদের সহকর্মীরা এই ফোঁটাগুলো সরাসরি দেখার উদ্যোগ নেন।

আলো দিয়ে একটি ফোঁটা ওজন করা

পিঁপড়েগুলো, Lasius niger, এসেছিল এমন একটি কলোনি থেকে যার পত্তন করেছিল ২০২০ সালে তুলুজে সংগ্রহ করা এক রানি। কয়েক দিন খাবার ছাড়া রাখার পর কর্মী পিঁপড়েদের ৫৭ মিলিমিটার লম্বা একটি ঝুলন্ত কাচের সেতুতে ছাড়া হয়, যার অন্য প্রান্তে ছিল চিনির পানি।

জমাগুলো স্বচ্ছ, তাই দলটি ব্যবহার করেছে পরিমাণগত ফেজ ইমেজিং (quantitative phase imaging): একটি ব্যতিচার-ভিত্তিক (interferometric) কৌশল, যা মাপে একটি স্বচ্ছ বস্তু তার ভেতর দিয়ে যাওয়া আলোকে কতটা দেরি করায়। একটি প্রতিসরাঙ্ক ধরে নিলে এই দেরি থেকে স্থানীয় পুরুত্ব পাওয়া যায়, প্রায় ২০% নির্ভুলতায়। কোনো রং নেই, কোনো স্পর্শ নেই। প্রথম একটি ক্যামেরা সেতুর একটি নির্দিষ্ট অংশ সেকেন্ডে সর্বোচ্চ ২৫০টি ছবি তুলে ভিডিও করেছে; তারপর মোটরচালিত স্টেজযুক্ত একটি অণুবীক্ষণ যন্ত্র পুরো সেতু স্ক্যান করেছে।

যে তরল মিলিয়ে যায়, যে কঠিন রয়ে যায়

প্রথম ফোঁটাগুলো ধরা পড়েছে সরাসরি, পেট থেকে বেরোনোর মুহূর্তে। সেগুলো ছিল তরল। একটি প্রায় ১২০ মিলিসেকেন্ডে ০.৪ থেকে ০.১৫ পিকোলিটারে নেমে আসে। আরেকটি, চার গুণ বড়, ১১ সেকেন্ডের সময়-ধ্রুবক নিয়ে ১.৭ থেকে ০.৪ পিকোলিটারে নামে। এক পিকোলিটার হলো এক লিটারের এক লক্ষ কোটি ভাগের এক ভাগ।

যা থাকে তা প্রায় ৮০ মাইক্রোমিটার চওড়া একটি চ্যাপ্টা কঠিন দাগ, পুরুত্ব মাত্র কয়েক দশ থেকে কয়েক শ ন্যানোমিটার। এক ঘণ্টারও বেশি সময় অণুবীক্ষণে অনুসরণ করা এমন একটি দাগ ধীরে ধীরে তার আয়তনের প্রায় ১০% হারিয়েছে, ৬৩ মিনিটের সময়-ধ্রুবক নিয়ে — যা Lasius niger-এর রেখা কতক্ষণ সক্রিয় থাকে বলে জানা, তার কাছাকাছি। ২৪ ঘণ্টা পরেও একটি কঠিন অবশেষ রয়ে গিয়েছিল।

লেখকেরা একে তিনটি উপাদান হিসেবে ব্যাখ্যা করেন:

একটি দ্রাবক, যা ফোঁটার বেশির ভাগ অংশ এবং কয়েক সেকেন্ডে বাষ্প হয়ে যায় — প্রচলিত রাসায়নিক বিশ্লেষণে এটি ধরা পড়ে না, কারণ সেগুলো রেখা সংগ্রহ করে পরে;
একটি কঠিন পদার্থ, যা ধীরে ধীরে ঊর্ধ্বপাতিত হয়, অর্থাৎ সরাসরি গ্যাসে পরিণত হয়। তাঁদের অনুমান এটি আইসোকুমারিন (isocoumarin), এমন একটি অণু যা এই পিঁপড়েদের রেখা অনুসরণ করায় বলে জানা;
একটি স্থিতিশীল অবশেষ, যা হয়তো ধরে রাখার কাঠামো (matrix) হিসেবে কাজ করে আর গন্ধকে জায়গায় রাখে।

একটি জমার সমস্ত ঊর্ধ্বপাতিত পদার্থ যদি আইসোকুমারিন হয়, তবে তা প্রায় ২৬ পিকোগ্রাম, অর্থাৎ বাতাসে ছাড়া ১১,০০০ কোটি অণু।

পিঁপড়েকে দেখাই যথেষ্ট নয়

গবেষকেরা সাধারণত পেটের বৈশিষ্ট্যপূর্ণ বাঁক দেখে ফোঁটা গোনেন। দলটি পিঁপড়েদের ওপর থেকে ও পাশ থেকে ভিডিও করেছে, তারপর সেতু স্ক্যান করেছে। একটি প্রতিনিধিত্বমূলক পিঁপড়ের ক্ষেত্রে ফোঁটা রাখার ৭টি ভঙ্গি দেখা গেছে: ৬টি একটি আসল জমার সঙ্গে মিলেছে, একটি কিছুর সঙ্গেই মেলেনি, বেশি সংবেদনশীলতায় খুঁজেও না। আচরণটি একটি কাজের কিন্তু অসম্পূর্ণ নির্দেশক।

কোনো দুটি ফোঁটা এক নয়

তারপর এল সবচেয়ে বড় চমক। পাঁচটি পিঁপড়ের ক্ষেত্রে জমাগুলো আকৃতি, ক্ষেত্রফল ও আয়তনে আলাদা ছিল:

মধ্যমা ক্ষেত্রফল: ৪,৩০০ বর্গ মাইক্রোমিটার, দশ গুণ পর্যন্ত তারতম্য;
মধ্যমা আয়তন: ০.৬৮ পিকোলিটার, ০.২-এর কম থেকে ৪-এর বেশি পর্যন্ত — ২০ গুণেরও বেশি;
গোল বা নাশপাতির মতো, পিঁপড়েটি কীভাবে পেট টেনে নিয়েছে তার ওপর নির্ভর করে।

একটি পরিসংখ্যানগত মডেল প্রায় ৯০% তারতম্যের কারণ হিসেবে আলাদা আলাদা পিঁপড়ের পার্থক্যকে চিহ্নিত করেছে। একই রকম জমার প্রচলিত ধারণাটি ভুল, অন্তত এই প্রজাতিতে।

রেখা তৈরির বিশেষজ্ঞ?

এই ব্যক্তিগত পার্থক্যগুলো যদি সময়ের সঙ্গে স্থির থাকে, তবে কিছু কর্মী পিঁপড়ে রেখা তৈরিতে অস্বাভাবিক বড় ভূমিকা রাখতে পারে। লেখকেরা এই মাপা মানগুলো সমষ্টিগত আচরণের মডেল ও অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদমে ব্যবহার করতে চান, এবং জানতে চান একটি পিঁপড়ে সবচেয়ে কম কতটুকু টের পায়। বিশুদ্ধ জীববিজ্ঞানের বাইরে তাঁরা বাস্তব গুরুত্বের দিকেও ইঙ্গিত করেন: আগ্রাসী পিঁপড়ের বিরুদ্ধে টোপগুলো রেখার চালিত সেই নিয়োগ-আচরণকেই কাজে লাগায়, আর কৃষিতে কীটনাশকের লক্ষ্যভেদী বিকল্প হিসেবে ফেরোমোনের ব্যবহার ক্রমশ বাড়ছে।