Природные экосистемы работают как вычислительные устройства

Исследование, проведённое в Киотском университете, продемонстрировало вычислительную мощь экосистем, открыв новое направление для быстро развивающихся технологий ИИ. Моделирование подтвердило, что экологические сети, такие как взаимодействие хищник-жертва, могут эффективно обрабатывать информацию и использоваться в качестве вычислительного ресурса.

Развитие нейронных сетей и других инструментов ИИ для анализа данных растёт по экспоненте. Однако сети, существующие в природных экосистемах, такие как сети межвидовых отношений, обладают потенциалом обработки информации, который в основном остаётся неиспользованным.

Исследование, проведённое в Киотском университете, продемонстрировало вычислительную мощь экосистем, открыв новое направление для быстро развивающихся технологий ИИ. Моделирование подтвердило, что экологические сети, такие как взаимодействие хищник-жертва, могут эффективно обрабатывать информацию и использоваться в качестве вычислительного ресурса.

«Мы назвали этот подход вычислениями на экологических резервуарах», — говорит ведущий автор работы Масаюки Ушио из Университета Киото.

В качестве доказательства того, что экологические сети обладают вычислительными возможностями, исследователи разработали два типа вычислений на экологических резервуарах.

Один тип — это компьютерный подход под названием in silico ecological reservoir computing, который моделирует гипотетическую динамику экосистемы и имитирует реакцию системы. Второй — эмпирическая система, ecological reservoir computing in realtime, которая использует динамику популяции одноклеточного организма Tetrahymena thermophila в реальном времени.

В рамках второго подхода, чтобы подтвердить вычислительные возможности естественной экологической системы, команда Ушио создала экспериментальную схему с использованием Tetrahymena thermophila. После ввода значений температуры среды культивирования — входных данных — команда получила определённое количество клеток в качестве выходных данных системы. Исследование подтвердило возможность того, что популяция Tetrahymena может делать прогнозы экологических временных рядов на ближайшее будущее.

«Наши результаты также предполагают, что может существовать связь между высоким биоразнообразием и высокой вычислительной мощностью, проливая свет на новую роль биоразнообразия», — добавляет Ушио. — «Контролируя и увеличивая вычислительные возможности мы можем повысить коэффициент биоразнообразия. И наоборот».

Экосистемы обрабатывают большое количество информации в реальном времени, поэтому потенциал экологических взаимодействий в качестве нового вычислительного метода довольно высок.

«Наш новый метод вычислений может привести к изобретению новых типов компьютеров. Кроме того, разрабатывая способ измерения способности природной экосистемы обрабатывать информацию, мы можем найти ключи к тому, как поддерживается динамика экосистемы», — заключает Ушио.

Флора и фауна — последние новости

Япония — последние эко-новости