Publicado en Science: Un protozoo «ingeniero» capaz de diseñar una red de ferrocarriles

Por Francisco R. Villatoro, el 21 enero, 2010. Categoría(s): Biología • Ciencia • Informática • Matemáticas • Mathematics • Noticias • Science ✎ 4
Fotografía del experimento (arriba) y resultados del algoritmo biológicamente inspirado desarrollado por los autores (abajo). (c) Science

El protozoo (antes considerado un hongo) llamado  Physarum polycephalum es capaz de encontrar el camino más corto en un laberinto (Premio Ig Nobel 2008 de Ciencias cognitivas) cuando el hambre aprieta. Un nuevo estudio publicado en Science muestra que puede resolver otros problemas de optimización, como el problema del transporte de coste mínimo en una red. Se han depositado muestras de comida en un placa que emula en miniatura las posiciones de las ciudades que rodean Tokio. El protozoo ha desarrollado una red de túbulos que conecta dichas «ciudades» tan buena como la red de ferrocarriles que conecta dichas ciudades japonesas. Una red robusta, con un costo casi óptimo, gran eficiencia y tolerante a fallos. La población de protozoos ha sido capaz de encontrar casi la misma solución que un ingeniero humano. Realmente sorprendente. Lo mejor del trabajo del protozoo es que su solución no requiere un control centralizado y representa una solución escalable para entornos de programación distribuidos. Los investigadores han desarrollado un modelo de optimización que imita el comportamiento del protozoo y que ofrece un nuevo algoritmo biológicamente inspirado para la resolución de problemas de transporte. Los autores creen (o afirman) que este algoritmo es más robusto que otros algoritmos desarrollados con anterioridad (aunque sólo lo han aplicado a problemas «fáciles»). El artículo técnico es Atsushi Tero et al., «Rules for Biologically Inspired Adaptive Network Design,» Science 327: 439-442, 22 January 2010. A los que tengan acceso a Science, les resultará interesante la perspectiva de Wolfgang Marwan, «Amoeba-Inspired Network Design,» Science 327: 419-420, 22 January 2010, aunque a mí me ha gustado más el artículo original (en particular el enfoque de Biología de Sistemas que presenta Marwan no me convence).

Las redes de transporte son una parte crítica de muchas de las infraestructuras que se necesitan para sostener la sociedad industrial moderna. Estas redes favorecen el transporte de personas, recursos, energía e información. La mayoría de las redes actuales han sido diseñados paso a paso sin la guía de un diseño óptimo desarrollado antes de iniciar su desarrollo. Por ello muchas de estas redes no son robustas ni tolerantes a fallos. Hay muchos ejemplos famosos de redes de transporte eléctrico que han fallado, líneas de transporte de equipajes en aeropuertos, redes de transporte de mercancías, redes financieras, etc. Con objeto de mejorar la robustez y tolerancia a fallos de estas redes hay que introducir nuevas conexiones redundantes. 

Muchos seres vivos y sistemas biológicos desarrollan redes que mejoran su capacidad de adaptación al entorno, siempre cambiante. Las técnicas de optimización se han inspirado en muchas ocasiones en las soluciones desarrolladas por la evolución (redes de neuronas artificiales, algoritmos genéticos o algoritmos de colonias de hormigas son algunos ejemplos). El artículo de Tero et al. han estudiado al protozoo Physarum polycephalum con objeto de obtener inspiración para desarrollar nuevos algoritmos de optimización biológicamente inspirados. Physarum es un tipo de ameba unicelular que vive en colonias y que distribuye en forma de redes de túbulos que conectan las fuentes de comida disponible para la colonia. Los arcos que unen las fuentes de comida forman una red de longitud mímina (red de Steiner) con ciertos cruces de líneas adicionales que se cree que tienen como utilidad mejorar la eficiencia y robustez ante fallos de la red (la desconexión de parte de la red debido a causas ambientales o al efecto de depredadores).

Tero et al. han colocado una red de 36 fuentes de comida (FS) que representan la localización geográfica de diferentes ciudades en el área de Tokio. La colonia de Physarum plasmodium se colocó inicialmente en la posición que correspondía a Tokio. La imagen muestra varias etapas de la evolución de la colonia. La red resultante se parece bastante a la red de ferrocarril que conecta de dichas ciudades. Las diferencias son debidas a la topografía del terreno (montañas, ríos) que no han sido introducidos en el experimento con el protozoo. Como el Physarum evita las luces brillantes, se ha reproducido la topografía del terreno mediante una serie de luces brillantes y se ha logrado una red cuyo parecido a la red de ferrocarril real ha sorprendido a los propios investigadores.

Para los informáticos será interesante saber que los investigadores han desarrollado un nuevo algoritmo de optimización que se inspira en el comportamiento del protozoo. El modelo matemático construye la red de forma adaptativa emulando el desarrollo de túbulos de diferente grosor en los que se mueve el protozoo siguiendo líneas de corriente dadas por un flujo de Hagen-Poiseuille: el flujo del tubo se caracteriza por una viscosidad constante y cada tubo se caracteriza por una conductividad efectiva. El valor de esta conductividad se actualiza mediante un algoritmo adaptativo que tiene en cuenta que el fluido total en la red de tuberías se conserva. Los detalles del algoritmo están bien explicados en el artículo aunque su implementación en software no parece trivial. El algoritmo presenta varios parámetros que permiten controlar su eficiencia y el artículo no indica en detalle cómo han de ser ajustados para obtener los mejores resultados posibles. Aún así, los resultados del algoritmo parecen prometedores.



4 Comentarios

  1. Felicitaciones por todo (lectura, selección y envío) hace tanta falta.
    Este texto que intenta aproximar ciencias físico-químicas-biológias con ciencias sociales es un buen primer paso. La humanidad sólo resolverá sus problemas con un estudio y compartiento (aplicación efectiva) integral. El estímulo es muy bueno y no deben perder el entusiasmo. Confiemos que no sea demasiado tarde.

    Ciencas & Humanidades

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