Protozoos que hacen el trabajo de ingenieros

[Bill]

Os pongo en antecedentes. Las redes de transporte son uno de los grandes problemas de la ingeniería, el diseño óptimo es todo un reto y además implica tener en cuenta muchos factores. El problema es que como cada uno hace de su capa un sayo, al final las redes resultantes no son óptimas, ni tolerantes a fallos, ni robustas...  Y estamos hablando del diseño de equipos de ingenieros que tienen sus respectivas carreras y han estudiado hasta sudar sangre.

Pues resulta que hay un protozoo (aunque antes lo clasificaban como hongo) llamado Physarum polycephalum supermajo que encuentra caminos en laberintos para conseguir comida. ¡Eh! ¡No lo toméis a coña por ser un protozoo, que es más listo que vosotros! ¿A que vosotros no tenéis un premio científico? Pues él sí, el 2008 Ig Nobel de ciencias cognitivas.

Pues al bichito este le han puesto un reto mayor: una pequeña representación a escala de las inmediaciones de Tokio, con 36 fuentes de comida representando la localización geográfica de diferentes ciudades. Le colocaron en Tokio y ale, ahí te quedas, consigue comida que el hambre aprieta. Y el protozoo creó una colonia uniendo los diferentes puntos teriblemente parecido a la red de ferrocarril que hay entre dichas ciudades. Para simular la topografía se colocaron luces brillantes (al bichito no le mola la luz).

La evolución del bichito fue la siguiente:


Al bichito solamente le queda poder firmar proyectos y ya tendremos sustitutos perfectos para los ingenieros de caminos 

Fuente: http://francisthemulenews.wordpress.com/2010/01/21/publicado-en-science-un-protozoo-ingeniero-capaz-de-disenar-una-red-de-ferrocarriles/

[Des]

Espectacular, que tiemblen los ingenieros .

[Canon]

De las cosas mas interezantes leidas en estos últimos dias, muchas de las creaciones y desarrollos en ingenieria sobre todo retos de contrucción los han encontrado solucionados luego por la misma naturaleza.

[Sandman]

¿Y no han dicho cómo se las apaña el bisho?

[Rohi]

Cuando lo estudié hace dos años era un hongo, como pasa el tiempo xd

[Bill]

Cuando lo estudié hace dos años era un hongo, como pasa el tiempo xd

Le has visto crecer

[Rohi]

Es el amo, buscad un video de lo que hace cuando encuentra la comida. Es una pasada como la digiere. Sí, la digiere.

[Khram Cuervo Errante]

¿Si lo ponemos en Madrid también dibujará el esquema de la red de metro? Coincidencia pura y dura.

Yo quisiera ver las colonias del honguito este (sí, yo también lo estudié como hongo) que NO copian la red de ferrocarril de Tokio. Pero en fin, será como Mendel, que se calló los resultados que no pudo explicar.

Claro que, el que le hayan dado el Ig Nobel del 2008 explica muchas cosas.

Sandman, este tipo de bicho recibe señales químicas del entorno. Si le llega alguna partícula, por diminuta que sea, de los puntos donde hay comidica, se pondrá a crecer en esa dirección.

[Bill]

Emmm, Khram, no encontré el artículo por casualidad casualosa, sino que es porque está relacionado con mi trabajo. Hace unos años salió a la luz la noticia de que la Universidad de Granada colaboraba con el Ejército de Tierra para realizar un algoritmo más óptimo de búsqueda de caminos que los existentes actualmente (en su mayoría de búsqueda de profundidad o greedy), algoritmo que ayudaría a planificar los movimientos de tropas. El grupo de investigación lo dirigía Oscar Cordón, doctor en informática y uno de los mejores expertos de inteligencia artificial, y dentro de esta en la categoría de aplicaciones de la lógica difusa. Soy seguidor de sus publicaciones precisamente porque tienen mucha cabida en mi "ámbito", porque utiliza algoritmos genéticos y bases de conocimiento y los aplica a creación de algoritmos nuevos, muchos de ellos orientados a 3D. Pues bien, el algoritmo en el que trabajaron estaba basado en las búsquedas de caminos de las hormigas, y es bastante bueno.

¿Por qué algoritmos tan complicados si mi GPS calcula caminos en un momento? El GPS trabaja con grafos con peso, tienes líneas de grafo con la longitud de la línea dividida entre la velocidad de la misma como peso primario y la longitud a secas como peso secundario. Estás trabajando con un número finito y geométricamente ordenado de elementos que te permite emplear algoritmos clásicos greedy sobre el grafo y encontrar el camino óptimo (por longitud o velocidad) en un plis plas. En un entorno de libertad total de movimientos, no tienes en cuenta únicamente las carreteras, no trabajas en discreta sino en el plano real en 3D, con la topografía del terreno, sabiendo que por unos sitios es más complicado moverse que por otros. Las posibilidades son infinitas, no existe grafo, y salvo que se discretice el terreno, los algoritmos clásicos no bastan, los heurísticos tampoco, y los de inteligencia artificial requieren un refinamiento que lleva hoy en día un camino biológico.

Bueno, a lo que iba. Este señor protozoo tiene un comportamiento, el cual es emulable mediante algoritmos, ayudándose en la Ley de Hagen-Poiseuille para modelizar matemáticamente el flujo de nutrientes por los conductos de la colonia. Este flujo de nutrientes sería el equivalente a los pesos de feromonas en el algoritmo de las hormigas. Estas venas se dilatan y se contraen para obtener el resultado final, y las ecuaciones utilizadas son muy similares a las del algoritmo de caminos de la Phanerochaete velutina, así que parte de los algoritmos ya estaban previamente refinados (menos trabajo para el programador). Los resultados del algoritmo basados en el comportamiento de la Physarum son más óptimos y rápidos que los del algoritmo de las hormigas, y estamos hablando del biológico puro, es decir, el algoritmo de la Physarum puede ser mejorado introduciendo optimizaciones o incluso mezclando partes con el algoritmo de las hormigas u otros algoritmos de redes de transporte.

Por cierto, no dije en ningún momento que copie redes de transporte, crea sus propias redes suficientemente óptimas. El metro de Madrid no es óptimo dado que está planteado mediante actualizaciones de la red anterior... si se planteasen todas las líneas actuales de nuevo, poder hacer borrón y cuenta nueva, se podría optimizar, pero esto no es así: se comenzó con las 3 primeras líneas y luego fue creciendo.

Personalmente estoy haciendo mi propia implementación del bichito para movimiento de tropas en simulación, probándolo con un mapa topográfico de España, y no sé si será óptimo o no, pero por ahora me parece genial para senderismo.

[Khram Cuervo Errante]

A ver, no me refería a que encontraras el estudio por casualidad, sino que es casualidad que copie (o que haga algo que se parece terriblemente, según tus propias palabras) la red de transportes japonesa.

Partamos de la premisa de que un sistema biológico lo hace todo desde el punto de vista de ahorro energético, por lo que la red de crecimiento del Physarum no es más que una optimización energética de las funciones del protozoo y nada más. El que coincida o no con una topografía no es más que coincidencia realmente, Peluche. Y nada más.

Ten en cuenta lo siguiente. Mientras que tú al meter un programa de mapeo o trazador de rutas trabajas sobre un entorno que es tridimensional y que es más o menos abrupto, el Physarum lo hace sobre un entorno que es plano y la red de microtúbulos y demás depende de a) la capacidad energética del protozoo en ese momento, b) el balance energético entre la construcción del canal y la no construcción, c) el balance energético de seguir un camino u otro y d) el rendimiento energético que produce el crear el canal. Según leo, el canal será tanto más grueso cuanto más rendimiento puede extraerse, teniendo en cuenta lo que cuesta "construir" la canalización, la cantidad de nutriente que existe en el "punto de destino" y el rendimiento energético entre una y otra. Es decir, que aunque el protozoo siga un algoritmo determinado para hacer crecer dichos canales, y que puede aplicarse ese algoritmo para extraer "la ruta óptima más probable", que coincida con dicha ruta no es más que casualidad.

La construcción que se ha hecho para esto es poner una colonia del protozoo en un punto de una placa de cultivo y después, se pone un pegotito de "pienso para protozoos" en los puntos que quieres (en este caso, núcleos de población importantes). Después, eso se pone en un medio líquido. En este caso, el protozoo lanza sus tuberías de alimentación al azar (sí, sigue un algoritmo, pero no deja de ser al azar) y hace engordar aquellas que le aportan más y adelgaza aquellas que le aportan menos, según el momento. ¿Se me sigue hasta aquí? En ese medio líquido no hay corrientes, es decir, está en reposo y las señales químicas le llegarán, más o menos, en la misma cantidad desde todos los puntos de la placa de siembra, la que esté más lejos llegará más tarde. Así, los tubos más gordos al principio son los de los puntos de nutrición más cercanos y luego, una vez se agoten estos, y se llegue a los más lejanos, estos últimos engordarán y se degradarán los primeros, que adelgazarán. ¿Seguimos juntos?

Bien. Ahora imagina que al renovar el medio de cultivo lo hago correr sobre la placa. Es decir, estoy arrastrando nutrientes desde una fuente concreta. Así, llegan más señales desde un punto en concreto y la red de nutrientes se centrará en la construcción de tubos más gruesos y numerosos por los que captar más nutrientes. Esto crearía una especie de red unidireccional en la que tendríamos un único tubo que conectara con el almacén de "pienso" del que le llegan más nutrientes, en lugar de hacer crecer una red tridimensional como la del ejemplo.

A lo que voy. Para tí, como informático del ejército, los algoritmos del Physarum te pueden ser muy útiles, como tú dices, para senderismo. Pero eso no quiere decir que el protozoo te esté dando los caminos más óptimos. Porque la orografía del paisaje influye. ¿Qué pasa si el Physarum te envía de Madrid a Villaconejos pasando por Majadahonda? Para el protozoo puede ser la ruta óptima, pero para tí puede ser un cagarro...