Una computadora wetware es una computadora orgánica (que también puede ser conocida como cerebro orgánico artificial o neurocomputadora ) compuesta de material orgánico como neuronas vivas . [1] Las computadoras Wetware compuestas por neuronas son diferentes a las computadoras convencionales porque se cree que son capaces de "pensar por sí mismas", debido a la naturaleza dinámica de las neuronas. [2]Si bien wetware sigue siendo en gran parte conceptual, ha habido un éxito limitado con la construcción y la creación de prototipos, que ha actuado como una prueba de la aplicación realista del concepto a la informática en el futuro. Los prototipos más notables provienen de la investigación realizada por el ingeniero biológico William Ditto durante su tiempo en el Instituto de Tecnología de Georgia . [3] Su trabajo en la construcción de una simple neurocomputadora capaz de realizar adiciones básicas a partir de neuronas sanguijuelas en 1999 fue un descubrimiento significativo para el concepto. Esta investigación actuó como un ejemplo principal que impulsó el interés en la creación de estos cerebros construidos artificialmente, pero aún orgánicos .
Descripción general
El concepto de wetware es una aplicación de interés específico en el campo de la fabricación de ordenadores. La ley de Moore , que establece que la cantidad de transistores que se pueden colocar en un chip de silicio se duplica aproximadamente cada dos años, ha actuado como un objetivo para la industria durante décadas, pero a medida que el tamaño de las computadoras continúa disminuyendo, la capacidad de cumplir este objetivo se ha vuelto más difícil y amenaza con llegar a una meseta. [4] Debido a la dificultad de reducir el tamaño de las computadoras debido a las limitaciones de tamaño de los transistores y circuitos integrados , wetware ofrece una alternativa poco convencional. Una computadora wetware compuesta por neuronas es un concepto ideal porque, a diferencia de los materiales convencionales que operan en binario (encendido / apagado), una neurona puede cambiar entre miles de estados, alterando constantemente su conformación química y redirigiendo pulsos eléctricos a través de más de 200,000 canales en cualquier lugar. de sus muchas conexiones sinápticas. [3] Debido a esta gran diferencia en las configuraciones posibles para cualquier neurona, en comparación con las limitaciones binarias de las computadoras convencionales, las limitaciones de espacio son mucho menores. [3]
Fondo
El concepto de wetware es distinto y poco convencional, y tiene una ligera resonancia tanto con el hardware como con el software de las computadoras convencionales. Si bien el hardware se entiende como la arquitectura física de los dispositivos computacionales tradicionales, construido a partir de circuitos eléctricos y placas de silicona, el software representa la arquitectura codificada de almacenamiento e instrucciones. Wetware es un concepto separado que utiliza la formación de moléculas orgánicas, principalmente estructuras celulares complejas (como neuronas), para crear un dispositivo computacional como una computadora. En wetware, las ideas de hardware y software están entrelazadas y son interdependientes. La composición molecular y química de la estructura orgánica o biológica representaría no solo la estructura física del wetware sino también el software, siendo continuamente reprogramada por los cambios discretos en los pulsos eléctricos y gradientes de concentración química a medida que las moléculas cambian sus estructuras para comunicar señales. La capacidad de respuesta de una célula, proteínas y moléculas a las conformaciones cambiantes, tanto dentro de sus propias estructuras como alrededor de ellas, unen la idea de programación interna y estructura externa de una manera que es ajena al modelo actual de arquitectura informática convencional. [1]
La estructura de wetware representa un modelo donde la estructura externa y la programación interna son interdependientes y unificadas; lo que significa que los cambios en la programación o la comunicación interna entre las moléculas del dispositivo representarían un cambio físico en la estructura. La naturaleza dinámica de wetware se basa en la función de estructuras celulares complejas en organismos biológicos. La combinación de "hardware" y "software" en un sistema dinámico e interdependiente que utiliza moléculas orgánicas y complejos para crear un modelo no convencional para dispositivos computacionales es un ejemplo específico de biorrobótica aplicada .
La célula como modelo de wetware
Las células, de muchas maneras, pueden verse como su propia forma de wetware natural, similar al concepto de que el cerebro humano es el sistema modelo preexistente para wetware complejo. En su libro Wetware: A Computer in Every Living Cell (2009) Dennis Bray explica su teoría de que las células, que son la forma más básica de vida, son simplemente una estructura computacional altamente compleja, como una computadora. Para simplificar uno de sus argumentos, una celda puede verse como un tipo de computadora, utilizando su propia arquitectura estructurada. En esta arquitectura, al igual que una computadora tradicional, muchos componentes más pequeños operan en conjunto para recibir entradas, procesar la información y calcular una salida. En un análisis no técnico demasiado simplificado, la función celular se puede dividir en los siguientes componentes: la información y las instrucciones para la ejecución se almacenan como ADN en la célula, el ARN actúa como una fuente de entrada codificada claramente, procesada por ribosomas y otros factores de transcripción para acceder y procesar el ADN y producir una proteína. El argumento de Bray a favor de ver las células y las estructuras celulares como modelos de dispositivos computacionales naturales es importante cuando se consideran las teorías más aplicadas de wetware en relación con la biorrobótica. [1]
Biorrobótica
Wetware y biorobotics son conceptos estrechamente relacionados, que ambos toman prestados de principios generales similares. Una estructura biorobótica se puede definir como un sistema modelado a partir de un modelo o complejo orgánico preexistente, como células (neuronas) o estructuras más complejas como órganos (cerebro) u organismos completos. [5] A diferencia de wetware, el concepto de biorrobótica no siempre es un sistema compuesto por moléculas orgánicas, sino que podría estar compuesto por material convencional diseñado y ensamblado en una estructura similar o derivada de un modelo biológico. La biorrobótica tiene muchas aplicaciones y se utiliza para abordar los desafíos de la arquitectura de computadora convencional. Conceptualmente, diseñar un programa, robot o dispositivo computacional a partir de un modelo biológico preexistente, como una célula, o incluso un organismo completo, proporciona al ingeniero o programador los beneficios de incorporar en la estructura las ventajas evolutivas del modelo. [6]
Aplicaciones y objetivos
Neuroordenador básico compuesto por neuronas sanguijuelas
En 1999, William Ditto y su equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia y la Universidad de Emory crearon una forma básica de computadora wetware capaz de realizar una simple adición aprovechando las neuronas sanguijuelas . [3] Las sanguijuelas se utilizaron como organismo modelo debido al gran tamaño de su neurona y la facilidad asociada con su recolección y manipulación. La computadora pudo completar la adición básica a través de sondas eléctricas insertadas en la neurona. Sin embargo, la manipulación de corrientes eléctricas a través de neuronas no fue un logro trivial. A diferencia de la arquitectura de computadora convencional, que se basa en estados binarios de encendido / apagado, las neuronas son capaces de existir en miles de estados y comunicarse entre sí a través de conexiones sinápticas que contienen cada una más de 200,000 canales. [7] Cada uno puede cambiarse dinámicamente en un proceso llamado autoorganización para formar y reformar constantemente nuevas conexiones. Eve Marder , neurobióloga de la Universidad de Brandeis , escribió un programa de computadora convencional llamado pinza dinámica que era capaz de leer los pulsos eléctricos de las neuronas en tiempo real e interpretarlos. Este programa se utilizó para manipular las señales eléctricas que se introducen en las neuronas para representar números y para comunicarse entre sí para devolver la suma. Si bien esta computadora es un ejemplo muy básico de una estructura wetware, representa un pequeño ejemplo con menos neuronas que las que se encuentran en un órgano más complejo. Ditto piensa que al aumentar la cantidad de neuronas presentes, las señales caóticas enviadas entre ellas se autoorganizarán en un patrón más estructurado, como la regulación de las neuronas cardíacas en un latido cardíaco constante que se encuentra en humanos y otros organismos vivos. [3]
Modelos biológicos para computación convencional
Después de su trabajo creando una computadora básica a partir de neuronas sanguijuelas, Ditto continuó trabajando no solo con moléculas orgánicas y wetware, sino también en el concepto de aplicar la naturaleza caótica de los sistemas biológicos y moléculas orgánicas a materiales convencionales y puertas lógicas. Los sistemas caóticos tienen ventajas para generar patrones y calcular funciones de orden superior como la memoria, la lógica aritmética y las operaciones de entrada / salida. [8] En su artículo Construction of a Chaotic Computer Chip, Ditto analiza las ventajas en la programación de utilizar sistemas caóticos, con su mayor sensibilidad para responder y reconfigurar puertas lógicas en su chip conceptual caótico. La principal diferencia entre un chip de computadora caótico y un chip de computadora convencional es la reconfigurabilidad del sistema caótico. A diferencia de un chip de computadora tradicional, donde un elemento de matriz de puertas programables debe reconfigurarse mediante la conmutación de muchas puertas lógicas de un solo propósito, un chip caótico es capaz de reconfigurar todas las puertas lógicas mediante el control del patrón generado por el elemento caótico no lineal. . [8]
Impacto de wetware en biología cognitiva
La biología cognitiva evalúa la cognición como una función biológica básica. W. Tecumseh Fitch , profesor de biología cognitiva en la Universidad de Viena , es un destacado teórico sobre las ideas de intencionalidad celular. La idea es que los organismos completos no solo tienen un sentido de "acercamiento" de la intencionalidad, sino que las células individuales también tienen un sentido de intencionalidad a través de la capacidad de las células para adaptarse y reorganizarse en respuesta a ciertos estímulos. [9] Fitch analiza la idea de nanointencionalidad, específicamente en lo que respecta a las neuronas, en su capacidad para ajustar reordenamientos con el fin de crear redes neuronales. Él analiza la capacidad de las células, como las neuronas, para responder de forma independiente a estímulos como el daño, lo que él considera "intencionalidad intrínseca" en las células, y explica que "[aunque] en un nivel mucho más simple que la intencionalidad en el nivel cognitivo humano, yo proponen que esta capacidad básica de los seres vivos [respuesta a los estímulos] proporciona los bloques de construcción necesarios para la cognición y la intencionalidad de orden superior ". [9] Fitch describe el valor de su investigación en áreas específicas de la informática, como la inteligencia artificial y la arquitectura informática. Afirma que "[I] un investigador tiene como objetivo hacer una máquina consciente, hacerlo con interruptores rígidos (ya sean tubos de vacío o chips de silicio estáticos) es ladrar al árbol equivocado". [9] Fitch cree que un aspecto importante del desarrollo de áreas como la inteligencia artificial es el software con nanointencionalidad y la capacidad autónoma para adaptarse y reestructurarse.
En una revisión de la investigación mencionada anteriormente realizada por Fitch, Daniel Dennett, profesor de la Universidad de Tufts, analiza la importancia de la distinción entre el concepto de hardware y software al evaluar la idea de wetware y material orgánico como las neuronas. Dennett analiza el valor de observar el cerebro humano como un ejemplo preexistente de wetware. Considera que el cerebro tiene "la competencia de una computadora de silicio para asumir una variedad ilimitada de funciones cognitivas temporales". [10] Dennett no está de acuerdo con Fitch en ciertas áreas, como la relación entre software / hardware y wetware, y de lo que podría ser capaz una máquina con wetware. Dennett destaca la importancia de la investigación adicional sobre la cognición humana para comprender mejor el mecanismo intrínseco por el cual el cerebro humano puede operar, con el fin de crear mejor una computadora orgánica. [10]
Aplicaciones futuras
El subcampo de las computadoras orgánicas y el wetware sigue siendo en gran parte hipotético y se encuentra en una etapa preliminar. Si bien aún no ha habido avances importantes en la creación de una computadora orgánica desde la calculadora basada en neuronas desarrollada por Ditto en la década de 1990, la investigación continúa impulsando el campo. Proyectos como el modelado de rutas caóticas en chips de silicio de Ditto han hecho nuevos descubrimientos en formas de organizar chips de silicio tradicionales y estructurar la arquitectura de la computadora para que sea más eficiente y mejor estructurada. [8] Las ideas que surgen del campo de la biología cognitiva también ayudan a continuar impulsando los descubrimientos en formas de estructurar sistemas para la inteligencia artificial, para imitar mejor los sistemas preexistentes en humanos. [9]
En una computadora fúngica propuesta que usa basidiomicetos , la información está representada por picos de actividad eléctrica, se implementa un cálculo en una red de micelio y se realiza una interfaz a través de cuerpos frutales. [11]
Ver también
- Red neuronal artificial
- Computadora química
- Computadora cuántica
- Computación no convencional
- Wetware (cerebro)
enlaces externos
- Nace la computadora biológica
- Neurocomputadoras: las computadoras están lejos de ser comparables al cerebro humano ( Discover Magazine , octubre de 2000)
- Nuevo material descubierto para computadoras orgánicas
- Wetware: una computadora en cada célula viva
Referencias
- ↑ a b c Bray, Dennis (2009). Wetware: una computadora en cada célula viva . Prensa de la Universidad de Yale. ISBN 9780300155440.
- ^ "Ordenadores biológicos nacidos" . BBC News . 2 de junio de 1999 . Consultado el 24 de octubre de 2017 .
- ^ a b c d e Sinceramente, Mark. "Tecnología del futuro" . Descubrir . Consultado el 6 de febrero de 2018 .
- ^ Popkin, Gabriel (15 de febrero de 2015). "La ley de Moore está a punto de volverse rara" . Nautilis . Consultado el 25 de octubre de 2017 .
- ^ Ljspeert, Auke (10 de octubre de 2014). "Biorobotics: Utilización de robots para emular e investigar la locomoción ágil" . Ciencia . 346 (6206): 196–203. Código Bibliográfico : 2014Sci ... 346..196I . doi : 10.1126 / science.1254486 . PMID 25301621 . S2CID 42734749 .
- ^ Trimmer, Bary (12 de noviembre de 2008). "Nuevos desafíos en biorrobótica: incorporación de tejido blando en sistemas de control" . Biónica y Biomecánica Aplicadas . 5 (3): 119-126. doi : 10.1155 / 2008/505213 .
- ^ Leu, George; Singh, Hemant Kumar; Elsayed, Sabre (8 de noviembre de 2016). Sistemas inteligentes y evolutivos: 20º Simposio de Asia Pacífico, IES 2016, Canberra, Australia, noviembre de 2016, Actas . Saltador. ISBN 9783319490496.
- ^ a b c Lo mismo ocurre con William. "Construcción de un chip informático caótico" (PDF) . Consultado el 24 de octubre de 2017 .
- ^ a b c d Fitch, W. Tecumseh (25 de agosto de 2007). "Nano-intencionalidad: una defensa de la intencionalidad intrínseca". Springer .
- ^ a b Dennett, D. (2014). "La Distinción Software / Wetware". Reseñas de Física de la Vida . 11 (3): 367–368. doi : 10.1016 / j.plrev.2014.05.009 . PMID 24998042 .
- ^ Adamatzky, Andrew (6 de diciembre de 2018). "Hacia la computadora fúngica" . Enfoque de interfaz . 8 (6): 20180029. doi : 10.1098 / rsfs.2018.0029 . ISSN 2042-8898 . PMC 6227805 . PMID 30443330 .