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Cómo las redes de células biológicas resuelven problemas de computación distribuida
La informática distribuida está de moda en estos días. La idea es dividir las tareas computacionales en fragmentos convenientes y distribuirlas a través de una red a varias computadoras. Los beneficios son claros, como el acceso fácil y bajo demanda a enormes recursos informáticos.
La forma convencional de pensar en estos sistemas es como máquinas de Turing independientes conectadas por una red que les permite intercambiar mensajes de gran tamaño. Este llamado 'modelo de transmisión de mensajes' ciertamente se aplica a gran parte de la computación distribuida que tiene lugar en Internet; proyectos como elSETI @ hogary los programas Einstein @home.
Pero hay una conciencia creciente de que muchas redes son mucho más limitadas, tanto en el tamaño de los mensajes que pueden transmitir y recibir como en la capacidad de procesamiento en cada nodo.
Una célula biológica, por ejemplo, puede transmitir y recibir solo cantidades limitadas de información y solo puede realizar tareas de procesamiento rudimentarias. Es fácil imaginar que una red de células solo puede realizar tareas informáticas distribuidas muy simples. Por otro lado, tal vez puedan compensar sus deficiencias individuales trabajando en grupo y, por lo tanto, sean tan capaces como otras redes.
Entonces, una pregunta importante es cómo estas limitaciones influyen en las clases de tareas de computación distribuida que pueden realizar los grupos de células.
Hoy tenemos una respuesta gracias al trabajo de Yuval Emek, Jasmin Smula y Roger Wattenhofer en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zúrich. Creemos que existe la necesidad de un modelo de red, donde los nodos están por diseño por debajo de las capacidades de computación y comunicación de las máquinas de Turing, dicen.
Estos tipos han modelado el comportamiento informático de una red de estas máquinas sub-Turing, a las que llaman máquinas de estados finitos. Demuestran que, lejos de tener una desventaja crítica, una red de máquinas de estados finitos es capaz de resolver muchos de los problemas estándar en la computación distribuida convencional, como la coloración tridimensional de árboles no dirigidos.
Es más, estas redes pueden hacer el trabajo con la misma eficacia, en un tiempo polilogarítmico con la cantidad de celdas.
Eso podría tener consecuencias de gran alcance. Puede ser exagerado imaginar una red de células que se unen alSETI @ hogarproyecto. Pero proporciona un marco en el que estudiar cómo las redes de células pueden resolver otros problemas comunes en los sistemas biológicos, como la planificación anticipada, los cálculos de trayectoria, etc.
El nuevo modelo también se puede aplicar de formas más prosaicas, como predecir el rendimiento de redes de sensores que están fuertemente restringidas por limitaciones de energía.
Emek y compañía hacen la pregunta: ¿los pequeños bio / nano nodos computan y / o se comunican esencialmente [de] la misma [forma] que una computadora?
La respuesta, al parecer, es sí, lo que significa que es un momento emocionante para ser un especialista en computación distribuida que trabaja en biología.
Ref: arxiv.org/abs/1202.1186 : Computación distribuida de la Edad de Piedra