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Come le reti di cellule biologiche risolvono i problemi di calcolo distribuito
Il calcolo distribuito è di gran moda in questi giorni. L'idea è di suddividere le attività computazionali in blocchi convenienti e distribuirli attraverso una rete a un numero di computer. I vantaggi sono evidenti, come l'accesso facile e su richiesta a enormi risorse di elaborazione.
Il modo convenzionale di pensare a questi sistemi è come macchine di Turing indipendenti collegate da una rete che consente loro di scambiare messaggi di grandi dimensioni. Questo cosiddetto 'modello di passaggio dei messaggi' si applica certamente a gran parte del calcolo distribuito che avviene su Internet; progetti come ilSETI @ homee i programmi Einstein @home.
Ma c'è una crescente consapevolezza che molte reti sono molto più limitate, sia nella dimensione dei messaggi che possono trasmettere e ricevere, sia nella capacità di elaborazione a ciascun nodo.
Una cellula biologica, ad esempio, può trasmettere e ricevere solo quantità limitate di informazioni e può eseguire solo compiti di elaborazione rudimentali. È facile immaginare che una rete di celle possa eseguire solo attività di calcolo distribuito molto semplici. D'altro canto, forse possono colmare le proprie deficienze individuali lavorando in gruppo e quindi sono altrettanto capaci di altre reti.
Quindi una domanda importante è come queste limitazioni influenzino le classi di attività di calcolo distribuito che possono eseguire gruppi di celle.
Oggi abbiamo una risposta grazie al lavoro di Yuval Emek, Jasmin Smula e Roger Wattenhofer presso il Politecnico federale di Zurigo. Riteniamo che sia necessario un modello di rete, in cui i nodi siano in base alla progettazione al di sotto delle capacità di calcolo e comunicazione delle macchine di Turing, affermano.
Questi ragazzi hanno modellato il comportamento informatico di una rete di queste macchine sub-Turing, che chiamano macchine a stati finiti. Essi mostrano che lungi dall'essere svantaggiati in modo critico, una rete di macchine a stati finiti è in grado di risolvere molti dei problemi standard nell'elaborazione distribuita convenzionale, come la 3-colorazione degli alberi non orientati.
Inoltre, queste reti possono svolgere il lavoro in modo altrettanto efficiente, in un tempo polilogaritmico con il numero di celle.
Ciò potrebbe avere conseguenze di vasta portata. Potrebbe essere una forzatura immaginare una rete di cellule che si uniscono alSETI @ homeprogetto. Ma fornisce una struttura in cui studiare come le reti di cellule potrebbero risolvere altri problemi comuni nei sistemi biologici come la pianificazione anticipata, i calcoli della traiettoria e così via.
Il nuovo modello può essere applicato anche in modi più prosaici, come la previsione delle prestazioni di reti di sensori fortemente vincolate da limitazioni di potenza.
Emek e co pongono la domanda: i minuscoli nodi bio/nano calcolano e/o comunicano essenzialmente [nello] stesso [modo] di un computer?
La risposta, sembrerebbe, è sì, il che significa che è un momento entusiasmante per essere uno specialista di calcolo distribuito che lavora in biologia.
Rif: arxiv.org/abs/1202.1186 : Calcolo distribuito dell'età della pietra