(Izquierda) Un organismo ameboide, como el moho de lodo Physarum polycephalum que se muestra aquí en un chip recubierto de oro en una placa de agar, proporciona un modelo de los principios informáticos de los sistemas biológicos. (Derecha) Los investigadores diseñaron una red de trinquetes brownianos eléctricos para implementar un sistema informático inspirado en las amebas. Crédito:M. Aono, et al. © 2015 IOP Publishing
(Phys.org) —Los investigadores han diseñado e implementado un algoritmo que resuelve problemas informáticos utilizando una estrategia inspirada en la forma en que una ameba se ramifica para obtener recursos. El nuevo algoritmo, llamado AmoebaSAT, puede resolver el problema de satisfacibilidad (SAT), un problema de optimización difícil con muchas aplicaciones prácticas, utilizando órdenes de magnitud de menos pasos que el número de pasos requerido por uno de los algoritmos convencionales más rápidos.
Los investigadores predicen que el sistema informático inspirado en amebas puede ofrecer varios beneficios, como alta eficiencia, miniaturización, y bajo consumo energético, eso podría conducir a un nuevo paradigma informático para la resolución de problemas a nanoescala de alta velocidad.
Dirigido por Masashi Aono, Investigador principal asociado en el Earth-Life Science Institute, Instituto de Tecnología de Tokio, y en PRESTO, Agencia de Ciencia y Tecnología de Japón, Los investigadores han publicado un artículo sobre el sistema inspirado en amebas en un número reciente de Nanotecnología .
"Demostramos una forma de aprovechar el enorme poder computacional de los fenómenos naturales en términos de complejidad y energía, "Aono dijo Phys.org .
La motivación de esta investigación proviene en gran parte de la tendencia actual de miniaturización electrónica. Como explican los científicos, los transistores se han vuelto tan pequeños que se están acercando a la escala en la que las fluctuaciones térmicas pueden interrumpir su funcionamiento. Estas fluctuaciones deben abordarse, pero en lugar de intentar minimizar su impacto, investigaciones recientes han sugerido que una mejor alternativa puede ser la convivencia con ellos. Muchos sistemas biológicos, como los motores moleculares implicados en la contracción muscular, Lo hemos estado haciendo con éxito durante millones de años.
En su estudio, los investigadores diseñaron un sistema informático a nanoescala que consta de un trinquete eléctrico browniano, que utiliza el mismo mecanismo básico que un motor molecular biológico, para generar corriente a partir de electrones fluctuantes. En un trinquete eléctrico browniano, La energía térmica en un nanoalambre hace que los electrones se muevan aleatoriamente en una dirección (por ejemplo, izquierda pero no derecha) o permanecer en el mismo lugar. La repetición de este proceso varias veces genera un flujo de electrones dirigido, resultando en una corriente eléctrica con fluctuaciones estocásticas (aleatorias). Como ha demostrado una investigación anterior, siempre que no se transfiera energía fuera del sistema, el proceso no viola la segunda ley de la termodinámica.
Para implementar su sistema informático inspirado en amebas, los investigadores diseñaron una red de trinquetes brownianos eléctricos con numerosas "ramas" o cables. Las ramas corresponden a los pseudópodos de una ameba, que puede extenderse a través de grandes áreas de espacio para maximizar la absorción de nutrientes. En una forma similar, las ramas de la red de trinquete pueden suministrar corriente (que representa el valor binario "1") o ninguna corriente (que representa "0") de manera estocástica. En general, ambos sistemas usan movimiento aleatorio, junto con el control de retroalimentación dinámica, para realizar tareas informáticas.
Para evaluar la capacidad informática del sistema AmoebaSAT, los investigadores lo aplicaron para resolver un difícil problema de optimización combinatoria llamado problema SAT, que básicamente implica determinar si una fórmula dada que consta de numerosas variables lógicas y restricciones es "satisfactoria". El problema SAT y sus problemas derivados tienen una amplia gama de aplicaciones en campos que incluyen robótica, modelado, comercio electrónico, y otros.
"Para buscar una solución al problema del SAT, cada unidad del sistema debe comportarse de manera estocástica y cometer un "error" para explorar un espacio de estados más amplio; el error indica que el recurso no se suministra incluso cuando no se aplica la señal de control inhibitoria, "Aono explicó." En este sentido, el trinquete eléctrico browniano es uno de los mejores dispositivos para resolver los problemas porque implementa operaciones estocásticas con errores, expuesto a ruido térmico aleatorio. Es más, este dispositivo es ventajoso porque consume bajos niveles de energía, que son comparables a la energía térmica; facilita la integración a gran escala para resolver grandes problemas ".
Las pruebas mostraron que el sistema AmoebaSAT tuvo una tasa de éxito del 100% en la búsqueda de una solución a varios problemas de SAT de 50 variables, resolver estos problemas con un promedio de aproximadamente 3, 000 pasos. Una versión modificada del algoritmo, que puede hacer frente de manera más eficaz al ruido aleatorio que induce a errores, funcionó aún mejor, promediando menos de 1800 pasos. Para comparacion, uno de los algoritmos de búsqueda local más rápidos conocidos, WalkSAT, requirió órdenes de magnitud más pasos para resolver los mismos problemas. Es más, AmoebaSAT supera a WalkSAT de manera más significativa a medida que aumenta el número de variables.
Los investigadores proponen que el rendimiento superior de AmoebaSAT se origina en su función de "búsqueda concurrente", refiriéndose a su capacidad para actualizar múltiples variables simultáneamente. A diferencia de, Los algoritmos WalkSAT y otros métodos que se ejecutan en computadoras digitales convencionales pueden actualizar solo una variable en cada paso. Esta característica "en serie" se remonta a la máquina de Turing, que definió la noción convencional de computación. En el futuro, los investigadores planean explorar más a fondo los orígenes de las ventajas de rendimiento del nuevo algoritmo inspirado en la naturaleza.
Otra ventaja del nuevo algoritmo que lo hace especialmente prometedor para desarrollos futuros es su escalabilidad potencial. Muchas computadoras naturales, como las redes neuronales inspiradas en el cerebro, requieren una gran cantidad de cables interconectados que crece rápidamente a medida que aumenta la complejidad del problema, limitando la escalabilidad de estas redes. La arquitectura inspirada en amebas evita este problema porque el número de unidades interconectadas crece solo de forma lineal a medida que aumenta la complejidad.
Con todas estas ventajas, los investigadores esperan que la informática inspirada en las amebas ofrezca más que una simple novedad informática, sino una forma práctica de implementar la futura tecnología de computación a nanoescala.
"En la actualidad, acabamos de diseñar el sistema y verificamos que funciona bastante bien, aunque ya se ha confirmado el correcto funcionamiento de los trinquetes eléctricos brownianos, "Dijo Aono." En un futuro cercano, Fabricaremos el sistema AmoebaSAT real implementado utilizando el trinquete eléctrico Browniano y demostraremos que logra con éxito su excelente rendimiento en términos de eficiencia. miniaturización, y reducciones en el consumo de energía ".
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