Método de cálculo conceptual
El concepto de computación biológica propone que los organismos vivos realizan cálculos y que, como tal, las ideas abstractas de información y computación pueden ser clave para comprender la biología. [1] [2] Como campo, la computación biológica puede incluir el estudio de los cálculos de biología de sistemas realizados por la biota [3] [4] [5] [6] [7] el diseño de algoritmos inspirados en los métodos computacionales de la biota, [8] el diseño e ingeniería de dispositivos computacionales fabricados utilizando componentes de biología sintética [9] [10] y métodos informáticos para el análisis de datos biológicos, [11] en otro lugar llamado biología computacional o bioinformática .
Según Dominique Chu, Mikhail Prokopenko y J. Christian J. Ray, "la clase más importante de computadoras naturales se puede encontrar en los sistemas biológicos que realizan cálculos en múltiples niveles. Desde redes de procesamiento de información molecular y celular hasta ecologías , economías y cerebros, la vida computa. A pesar del acuerdo ubicuo sobre este hecho que se remonta a los autómatas de von Neumann y las redes neuronales de McCulloch-Pitts , hasta ahora carecemos de principios para comprender rigurosamente cómo se realiza la computación en la materia viva o activa". [12]
Los mohos mucilaginosos pueden construir circuitos lógicos . [13] Los experimentos de sistemas distribuidos los han utilizado para aproximar gráficos de autopistas. [14] El moho mucilaginoso Physarum polycephalum es capaz de calcular soluciones aproximadas de alta calidad al Problema del viajante , una prueba combinatoria con una complejidad exponencialmente creciente, en tiempo lineal . [15] Los hongos como los basidiomicetos también pueden utilizarse para construir circuitos lógicos. En una computadora fúngica propuesta, la información se representa mediante picos de actividad eléctrica, se implementa un cálculo en una red de micelios y se realiza una interfaz a través de cuerpos fructíferos. [16]
Véase también
Referencias
- ^ Mitchell M (21 de septiembre de 2010). "Computación biológica". Publicaciones y presentaciones de la Facultad de Ciencias de la Computación .
- ^ Didales, K. (2006) Computadoras vivientes: máquinas plásticas inteligentes.
- ^ Didales K (2007). "El ser: nuestra nueva comprensión del sentido de la vida".
- ^ Bray D (2009). Wetware: una computadora en cada célula viva . New Haven: Yale University Press. ISBN 978-0-300-14173-3.
- ^ Mitchell M (2010). "Biological Computation" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 23 de octubre de 2013.
- ^ "Información y entropía en sistemas biológicos". Taller NIMBios . 2015.
- ^ Dean C (2019). "Cómo las plantas reconocen las estaciones usando la memoria molecular". The Royal Institution.
- ^ Lamm E, Unger R (2011). Computación biológica . Chapman y Hall/CRC.
- ^ Grupo de Computación Biológica en el MIT - Psrg.csail.mit.edu «Grupo de Computación Biológica en el MIT». Archivado desde el original el 2013-10-30 . Consultado el 2013-10-23 .
- ^ Regot S, Macia J, Conde N, Furukawa K, Kjellén J, Peeters T, et al. (Enero de 2011). "Computación biológica distribuida con redes de ingeniería multicelular". Naturaleza . 469 (7329): 207–11. Código Bib :2011Natur.469..207R. doi : 10.1038/naturaleza09679. PMID 21150900. S2CID 4389216.
- ^ "Computación biológica". Microsoft Research .
- ^ Chu D, Prokopenko M, Ray JC (6 de diciembre de 2018). "Computación mediante sistemas naturales". Interface Focus . 8 (6): 20180058. doi :10.1098/rsfs.2018.0058. PMC 6227810 .
- ^ "Computación con slime: circuitos lógicos construidos usando mohos mucilaginosos vivos". ScienceDaily . Consultado el 6 de diciembre de 2019 .
- ^ Adamatzky A, Akl S, Alonso-Sanz R, Van Dessel W, Ibrahim Z, Ilachinski A, et al. (1 de junio de 2013). "¿Son racionales las autopistas desde el punto de vista del moho mucilaginoso?". Revista internacional de sistemas paralelos, emergentes y distribuidos . 28 (3): 230–248. arXiv : 1203.2851 . doi :10.1080/17445760.2012.685884. ISSN 1744-5760. S2CID 15534238.
- ^ "El moho mucilaginoso puede resolver problemas exponencialmente complicados en tiempo lineal | Biología, Ciencias de la Computación | Sci-News.com". Últimas noticias científicas | Sci-News.com . Consultado el 6 de diciembre de 2019 .
- ^ Adamatzky A (diciembre de 2018). "Hacia una computadora fúngica". Interface Focus . 8 (6): 20180029. doi :10.1098/rsfs.2018.0029. PMC 6227805 . PMID 30443330.
