El modelo POE de sistemas de hardware inspirados en la biología

El modelo POE de sistemas de hardware bioinspirados

​Un clásico de 1997, publicado en el número inaugural de las Transacciones de Evolución Computacional del IEEE: Una Visión Filogenética, Ontogenética y Epigenética de Sistemas de Hardware Inspirados en la Biología. ​

Los organismos vivos son sistemas complejos que exhiben una variedad de características deseables, como evolución, adaptación y tolerancia a fallos, las cuales han sido difíciles de lograr utilizando metodologías de ingeniería tradicionales. Recientemente, los ingenieros se han sentido atraídos por ciertos procesos naturales, dando origen a dominios como las redes neuronales artificiales y la computación evolutiva. Si consideramos la vida en la Tierra desde sus inicios, se pueden distinguir los siguientes tres niveles de organización:

Filogenia: El primer nivel se refiere a la evolución temporal del programa genético, cuyo rasgo distintivo es la evolución de las especies, o filogenia. La multiplicación de los organismos vivos se basa en la reproducción del programa, sujeta a una tasa de error extremadamente baja a nivel individual, para garantizar que la identidad de la descendencia permanezca prácticamente inalterada. La mutación (reproducción asexual) o la mutación junto con la recombinación (reproducción sexual) dan lugar a la aparición de nuevos organismos. Los mecanismos filogenéticos son fundamentalmente no deterministas, siendo la tasa de mutación y recombinación una importante fuente de diversidad. Esta diversidad es indispensable para la supervivencia de las especies vivas, su adaptación continua a un entorno cambiante y la aparición de nuevas especies.

Ontogenia: Con la aparición de organismos multicelulares, se manifiesta un segundo nivel de organización biológica. Las sucesivas divisiones de la célula madre, el cigoto, donde cada célula recién formada posee una copia del genoma original, se ven seguidas de una especialización de las células hijas de acuerdo con su entorno, es decir, su posición dentro del conjunto. Esta última fase se conoce como diferenciación celular. La ontogenia es, por lo tanto, el proceso de desarrollo de un organismo multicelular. Este proceso es esencialmente determinista: un error en una sola base del genoma puede provocar una secuencia ontogenética que resulte en malformaciones notables, posiblemente letales.

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Epigénesis: El programa ontogenético está limitado en la cantidad de información que puede almacenar, lo que hace imposible la especificación completa del organismo. Un ejemplo conocido es el cerebro humano, con alrededor de 10¹⁰ neuronas y 10¹⁴ conexiones, un número demasiado grande para ser completamente especificado en el genoma de cuatro caracteres de aproximadamente 3×10⁹ de longitud. Por lo tanto, al alcanzar un cierto nivel de complejidad, debe surgir un proceso diferente que permita al individuo integrar la vasta cantidad de interacciones con el mundo exterior. Este proceso se conoce como epigénesis e incluye principalmente el sistema nervioso, el sistema inmunológico y el sistema endocrino. Estos sistemas se caracterizan por poseer una estructura básica definida por completo por el genoma (la parte innata), que luego se somete a modificaciones a través de las interacciones de por vida del individuo con el entorno (la parte adquirida). Los procesos epigenéticos pueden agruparse de manera general bajo el concepto de sistemas de aprendizaje.

Analógicamente a la naturaleza, el espacio de los sistemas de hardware inspirados en la biología se puede dividir a lo largo de estos tres ejes: filogenia, ontogenia y epigénesis, dando lugar al modelo POE, introducido recientemente por Sipper et al.

No es fácil trazar una distinción clara entre los ejes en lo que respecta a la naturaleza, de hecho, las propias definiciones pueden ser objeto de debate. Por lo tanto, Sipper et al. definieron cada uno de los ejes anteriores dentro del marco del modelo POE de la siguiente manera: el eje filogenético implica la evolución, el eje ontogenético implica el desarrollo de un solo individuo a partir de su propio material genético, esencialmente sin interacciones ambientales, y el eje epigenético implica el aprendizaje a través de interacciones ambientales que tienen lugar después de la formación del individuo.

Como ejemplo, consideremos los siguientes tres paradigmas, cuyas implementaciones de hardware se pueden ubicar a lo largo de los ejes POE: (P) los algoritmos evolutivos son el contraparte artificial (simplificado) de la filogenia en la naturaleza, (O) los autómatas multicelulares se basan en el concepto de ontogenia, donde una célula madre única da origen, a través de múltiples divisiones, a un organismo multicelular, y (E) las redes neuronales artificiales incorporan el proceso epigenético, donde los pesos sinápticos del sistema y posiblemente su estructura topológica cambian a través de las interacciones con el entorno.

Dentro de los dominios colectivamente denominados cómputo suave, que a menudo implican la solución de problemas mal definidos junto con la necesidad de adaptación o evolución continua, los paradigmas mencionados producen resultados impresionantes, a menudo rivales de los métodos tradicionales.

Sipper et al. examinaron sistemas de hardware inspirados en la bio dentro del marco POE, siendo sus objetivos: (1) presentar una visión general de la investigación actual, (2) demostrar que el modelo POE se puede utilizar para clasificar sistemas inspirados en la bio, y (3) identificar posibles direcciones para la investigación futura, derivadas de una perspectiva POE. Sipper et al. describieron cada eje y proporcionaron ejemplos de sistemas situados a lo largo de ellos. Una extensión natural que se sugiere es la combinación de dos, y finalmente los tres ejes, para lograr hardware inspirado en la bio novedoso, como se discute en el artículo.

Desde un punto de vista tecnológico, observamos que muchos trabajos actuales en el campo de los sistemas bioinspirados se basan en circuitos programables. Un circuito integrado se llama programable cuando el usuario puede configurar su función mediante programación. El circuito se entrega después de la fabricación en un estado genérico, y el usuario puede adaptarlo programando una función particular. La función programada se codifica como una cadena de bits que representa la configuración del circuito. Tenga en cuenta que hay una diferencia entre programar un chip de microprocesador estándar y programar un circuito programable: lo primero implica la especificación de una secuencia de acciones o instrucciones, mientras que lo segundo implica una configuración de la máquina misma, a menudo a nivel de puerta. Estos circuitos han recibido una atención creciente en los últimos años, siendo la última adición a la familia de procesadores reconfigurables el denominado arreglo de compuertas programable en campo, o FPGA.

Mirando (y soñando) hacia el futuro, uno puede imaginar que los sistemas a nanoescala (bioware) se conviertan en una realidad, que estarán dotados de capacidades evolutivas, reproductivas, regenerativas y de aprendizaje.

Referencias

[1] M. Sipper, E. Sanchez, D. Mange, M. Tomassini, A. Pérez-Uribe y A. Stauffer. Una visión filogenética, ontogenética y epigenética de los sistemas de hardware inspirados en la bio. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 1, №1, páginas 83–97, abril de 1997.

[2] M. Sipper, E. Sanchez, D. Mange, M. Tomassini, A. Pérez-Uribe y A. Stauffer. El modelo POE de sistemas de hardware bioinspirados: una breve introducción. En J. R. Koza, K. Deb, M. Dorigo, D. B. Fogel, M. Garzon, H. Iba y R. L. Riolo, editores, Programación Genética 1997: Actas de la Segunda Conferencia Anual, páginas 510-511. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA, 1997.

[3] M. Sipper, D. Mange y A. Stauffer. Hardware ontogenético. BioSystems, Vol. 44, №3, páginas 193-207, 1997.

Publicado originalmente en https://www.moshesipper.com.

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