Амеба нашла решение сложной математической задачи быстрее компьютера (видео)
|
Амеба — это простейшее существо, которое мы проходим в школе на одном из первых уроков биологии. Вряд ли кто-то считает амебу высокоинтеллектуальной особью, ведь у нее даже нет нервной системы в привычном нам понимании. Однако группа ученых из Токийского университета Кейо использовала этот одноклеточный организм для решения математической задачки. И на удивление амеба справилась с ней быстрее и эффективнее, чем мощный компьютер.
Задачка, которую предстояло решить, носит название «задача комивояжера». Она заключается в следующем: представьте, что вы коммивояжер, переезжающий из города в город, продавая свои товары. Вам нужно быть максимально эффективным, чтобы заработать как можно больше денег, поэтому вы хотите найти кратчайший путь, который позволит вам попасть в каждый город на маршруте следования. При этом не существует математической формулы, чтобы найти наиболее эффективный маршрут. Единственный способ решить проблему — вычислить длину каждого маршрута и посмотреть, какой из них самый короткий.
Но и это еще не все: расчет расстояния становится тем сложнее, чем больше городов добавляется к маршруту. Для 4 городов есть только 3 маршрута. А вот для 6 их уже 360. Это делает «задачу коммивояжера» одной из проблем, которую ученые называют «NP hard». То есть проблема, сложность которых возрастает по экспоненте даже из-за незначительного увеличения показателей. К такому же типу задач относится, например, майнинг криптовалют, поэтому находить их решение довольно важно на сегодняшний день.
В своей работе японские ученые использовали амебу Physarum polycephalum, а конкретнее — ее слизь, которую она распространяет в качестве «разведчика». Существо поместили в специальную камеру, в которой было множество каналов. В конце каждого из каналов исследователи разместили немного воды. Когда амеба получала воду — в одном из соседних каналов гас свет. Канал в данном случае был аналогом пути к городу из задачи.
Когда амеба дотягивается до воды, это влияет на вероятность того, что свет погаснет в каналах, являющиеся следующими городами на маршруте. Чем дальше расположен город, тем чаще в его канале будет гаснуть свет. Это может показаться невероятным, но добавление новых «городов» не увеличивало время, которое нужно затратить на решение задачи и путь по каналам всегда оставался кратчайшим. В отличие от компьютера, амебе не нужно было рассчитывать каждое конкретное расстояние, чтобы вычислить оптимальное. Вместо этого она реагирует на изменившиеся условия и определяет наилучшую возможную траекторию движения.
«Механизм, который влияет на скорость принятия решения амебой и то, как она вычисляет наиболее короткий путь до сих пор остается загадкой. Выяснив это, мы сможем найти пути быстрого решения сложных вычислительных задач и даже улучшить системы безопасности.» — говорит ведущий автор исследования Масаши Аоно.