Natuurlijke fenomenen en biologische mechanismen kunnen grote inspiratiebronnen zijn voor wetenschappers die wiskundige benaderingen ontwikkelen, computersystemen en robots. In de laatste paar decennia, onderzoek heeft herhaaldelijk de waarde bewezen van het repliceren van gedrag dat in de natuur wordt waargenomen door de introductie van vele fascinerende bio-geïnspireerde computationele technieken en systemen.

Een gedrag dat bijzondere aandacht heeft getrokken als middel om complexe wiskundige problemen op te lossen, is dat van Physarum polycephalum, een eencellige slijmzwam die vaak als model is gebruikt in onderzoeken naar biologische verschijnselen. Vroeger, het repliceren van het gedrag van dit specifieke eencellige organisme is nuttig gebleken voor het oplossen van verschillende grafiekgerelateerde en combinatorische problemen.

Geïnspireerd door eerdere bevindingen, onderzoekers van Democritus University of Thrace en de University of the West of England hebben een model ontwikkeld voor het ontwerpen van logische poorten dat deels is geïnspireerd op het gedrag van P. polycephalum. hun papier, oorspronkelijk gepost op arXiv, wordt binnenkort gepubliceerd in de International Journal of Unconventional Computing .

"Ons werk was gericht op het ontwerpen van een minder gecompliceerd op cellulaire automaten (CA) gebaseerd model om de rekencapaciteiten van P. polycephalum te simuleren, "Kaolos-Alexandros Tsakalos, een doctoraat student die het onderzoek heeft uitgevoerd, vertelde TechXplore. "Het uiteindelijke doel was om efficiëntere bio-geïnspireerde algoritmen te ontwerpen om moeilijke rekenproblemen op te lossen."

De studie uitgevoerd door Tsakalos en zijn collega's bouwt voort op het eerdere werk van het team naar door physarum geïnspireerde computerhulpmiddelen en machine learning-technieken. De nieuwe techniek van de onderzoekers voor het ontwerpen van logische poorten belichaamt de principes van cellulaire automaten (CA), een klasse van discrete modellen die vaak worden gebruikt om informatica op te lossen, wiskunde en natuurkunde problemen. De functies van CA werden gecombineerd met machine learning-technieken, wat leidt tot een robuust rekenmodel dat het gedrag van P. polycephalum weerspiegelt.

"Ons model maakt gebruik van versterkend leren binnen elk lokaal gebied waar regels worden toegepast om te leren wat het juiste pad naar de eindbestemming is, "Nicolas Dourvas, een andere doctoraat student betrokken bij de studie, vertelde TechXplore. "Het belangrijkste voordeel ten opzichte van eerder ontwikkelde is de eenvoud, het vermogen om te leren en stochastisch verschillende resultaten te geven, zoals het werd ontdekt in de eigenlijke biologische experimenten."

De eenvoudige methode geïntroduceerd door Tsakalos, Dourvás, en hun collega's kunnen worden gebruikt om het gedrag van een verscheidenheid aan levende organismen te modelleren. In hun studie hebben de onderzoekers pasten P. polycephalum toe en testten de prestaties ervan bij het ontwerpen van logische poorten in een gesimuleerde omgeving, waarbij het model minimale paden moest identificeren in doolhoven met voedselbronnen.

"De meest betekenisvolle prestatie van deze studie is de succesvolle simulatie van het gedrag en dus van de rekenvaardigheden van Physarum polycephalum, met behulp van een computermodel, "Dr. Michail-Antisthenis I. Tsompanas, een onderzoeker aan de University of the West of England die bij het onderzoek betrokken was, vertelde TechXplore. "Dit model is geïnspireerd op het inherente parallellisme van cellulaire automaten, maar hun vermogen om adequate simulaties van complexe fysieke verschijnselen te bieden, wordt verder verrijkt door de stochastiek van leerautomaten en bijbehorende leervaardigheden."

De bio-geïnspireerde computationele techniek bedacht door Tsakalos, Dourvás, Tsompanas en hun collega's bleken behoorlijk goed te presteren, het effectief modelleren van logische poorten in tal van gesimuleerde scenario's. In de toekomst, hun model zou kunnen worden toegepast op een verscheidenheid aan zeer complexe wiskundige en computationele problemen. Het kan ook worden aangepast om het gedrag van andere levende organismen en biologische verschijnselen na te bootsen.

"We voorzien dat het voorgestelde bio-geïnspireerde model kan dienen als een efficiënt hulpmiddel in verdere studies om het gedrag van andere, nog ingewikkelder, levende organismen en lost soortgelijke grafisch weergegeven problemen op, " Prof. Georgios Ch. Sirakoulis, een onderzoeker aan de Democritus Universiteit van Thracië die de studie uitvoerde, vertelde TechXplore.

© 2020 Wetenschap X Netwerk