In de natuur komen veel netwerken van levende cellen voor. Ze blijken aanmerkelijk slimmer te zijn dan informatici tot nu toe dachten. Bron: PNNL Nat. Lab.

Netwerken levende cellen kunnen berekeningen uitvoeren

Netwerken van levende cellen kunnnen even efficiënt rekenen als via internet gelinkte computernetwerken, bewezen computerwetenschappers.

Distributed computing
Het hart van computers bestaat uit drie rekeneenheden: het geheugen, de centrale processor en de cache, waarin de rekendata worden opgeslagen. Het feitelijke rekenen gebeurt in de centrale processor. In feite is dat niet zo handig. In de processor wordt heel veel warmte geproduceerd (koeling wordt een steeds groter probleem). Geen wodner dat ‘distributed computing’ steeds populairder wordt. Niet één, maar vele rekeneenheden voeren de berekeningen uit, waarbij berekeningen in stukjes worden geknipt. Rekencentra maken graag gebruik van de rekencapaciteit van de miljoenen computers op internet, bijvoorbeeld via het bekende Seti@Home en Einstein@home programma.

De natuur ging ons hier voor: ons brein bestaat bijvoorbeeld uit honderd miljard neuronen die zowel het geheugen vormen als de processoren.

In de natuur komen veel netwerken van levende cellen voor. Ze blijken aanmerkelijk slimmer te zijn dan informatici tot nu toe dachten. Bron: PNNL Nat. Lab.
In de natuur komen veel netwerken van levende cellen voor. Ze blijken aanmerkelijk slimmer te zijn dan informatici tot nu toe dachten. Bron: PNNL Nat. Lab.

Message passing model
De conventionele manier om deze systemen op te zetten is via onafhankelijke Turing machines (zoals pc’s), verbonden met een netwerk (bijvoorbeeld internet) waarover ze lange berichten uitwisselen. Dit ‘message passing model’ wordt door de al eerder genoemde rekenprojecten zoals SETI@home and Einstein@home toegepast.

Gedistribueerd rekenen voor domme netwerken
Dat werkt heel aardig voor een geavanceerd netwerk als internet, maar veel in de natuur of in de technosfeer voorkomende netwerken zijn veel te beperkt voor dit soort lange boodschappen. Ook zijn hun knooppunten, bijvoorbeeld neuronen, te ‘dom’.  Een biologisch cel, om een voorbeeld te noemen, kan maar beperkte hoeveelheden informatie verzenden en ontvangen en eenvoudige vormen van informatieverwerking toepassen.

Een netwerk van cellen kan alleen erg gemakkelijke gedistribueerde berekeningen uitvoeren. Aan de andere kant: ook ons brein en dat van andere hoogontwikkelde levensvormen bestaat uit ‘domme’ cellen en het rekenvermogen van ons brein stelt dat van supercomputers voor veel taken nog steeds in de schaduw. Zeker als je let op de compactheid van ons brein. Kortom: ook een ‘dom’ netwerk kan heel wat. De vraag is uiteraard welke vormen van berekeningen op dit netwerk dan wel mogelijk zijn.

‘Domme’ netwerken blijken opvallend slim
Yuval Emek, Jasmin Smula en Roger Wattenhofer van het Zwitserse  Federale Instituut voor Techniek in Zürich lijkt het antwoord te hebben gevonden. In hun woorden: “We geloven dat er behoefte is aan een netwerkmodel, waarvan de knooppunten minder kunnen rekenen en communiceren dan Turingmachines“. In hun artikel modelleerde ze het rekengedrag van een netwerk van deze sub-Turing machines, die ze “eindige staat machines” noemen. Ze laten zien dat een netwerk van eindige-staat machines bepaald niet gehandicapt is en in staat is veel van de standaard problemen in gedistribueerd rekenen  op te lossen. Sterkr nog: deze netwerken blijken het werk minstens zo efficiënt te kunnen doen – in een tijd die poly-logaritmisch afhankelijk is van (dus sterk terugloopt met) het aantal rekenknooppunten (i.e. cellen).

Nieuwe biologische computers
Dit kan verreikende consequenties hebben. Als we leren hoe we netwerken cellen kunnen laten rekenen en samenwerken, kunnen deze cellulaire netwerken ook algemene problemen in biologische systemen zoals vooruit plannen, een pad zoeken en dergelijke uitvoeren.

Het nieuwe model kan ook op een meer prozaïsche manier worden gebruikt: de effectiviteit van sensoren voorspellen, bijvoorbeeld, die sterk worden beperkt door het beschikbare vermogen. De drie auteurs stellen in essentie de vraag: rekenen en communiceren kleine knooppunten op dezelfde manier als een computer? En beantwoorden deze bevestigend. Welke verborgen informatieverwerkende netwerken zouden zich in de natuur verborgen houden?

Zouden eencelligen slimmer zijn dan we tot nu toe dachten? En zouden er meer intelligente netwerken voorkomen op plaatsen waar we nog niet hebben gezocht?

Lees ook
Intelligent eencellig leven
De slijmzwamcomputer
Het Voronoi automaton

Bron
Emek et al., Stone Age Distributed Computing, ArXiv.org (2012)

Laat een reactie achter