Inteligencja środowiskowa: wykorzystanie mocy obliczeniowej natury

Uniwersytet w Kioto bada możliwości obliczeniowe sieci środowiskowych.

Naukowcy z Uniwersytetu w Kioto zademonstrowali moc obliczeniową naturalnych ekosystemów, obliczając zbiorniki środowiskowe, sugerując związek między dużą różnorodnością biologiczną a wysoką mocą obliczeniową i prawdopodobnie prowadząc do powstania nowych typów komputerów i wglądu w dynamikę ekosystemów.

Gwałtowny rozwój sieci neuronowych i narzędzi sztucznej inteligencji do analizy danych został dobrze udokumentowany. Jednak potencjał przetwarzania informacji sieci występujących w naturalnych ekosystemach, taki jak relacje między gatunkami, pozostaje w dużej mierze niewykorzystany.

Niedawne badanie przeprowadzone na Uniwersytecie w Kioto rzuciło światło na możliwości obliczeniowe ekosystemów, zapewniając obiecującą drogę do szybkiego rozwoju technologii sztucznej inteligencji. Przeprowadzone symulacje potwierdziły, że sieci w ekosystemach, takie jak interakcje ofiara-drapieżnik, mają wydajne możliwości przetwarzania informacji i mogą być wykorzystywane jako zasoby obliczeniowe.

Nazwaliśmy to podejście Obliczanie zbiorników środowiskowychmówi główny autor z Kyoto University Masayuki Ushio.

Naukowcy opracowali dwa rodzaje obliczeń środowiskowych zbiorników jako dowód koncepcji, że sieci środowiskowe mają moc obliczeniową.

Jednym z typów jest podejście komputerowe tzw in silico Obliczanie zbiorników środowiskowych, który modeluje dynamikę wirtualnego ekosystemu i symuluje reakcję systemu. Drugi to tak zwany system eksperymentalny Obliczanie zbiorników ekologicznych w czasie rzeczywistymktóry wykorzystuje dynamikę populacji organizmu jednokomórkowego w czasie rzeczywistym Tetrahymena thermophila.

W drugim podejściu, aby potwierdzić moc obliczeniową naturalnego ekosystemu, zespół Ushio przygotował eksperymentalny projekt wykorzystujący Tetrahymena thermophila. Po wprowadzeniu wartości jako temperatury pożywki hodowlanej – lub danych wejściowych – zespół otrzymał numery komórek jako dane wyjściowe systemu. Badanie potwierdziło taką możliwość czterobłonowy Populacja może przewidywać środowiskowe szeregi czasowe w najbliższej przyszłości.

„Nasze wyniki sugerują również, że może istnieć związek między dużą różnorodnością biologiczną a wysoką mocą obliczeniową, co rzuca światło na nowe wartości nieznanej wcześniej różnorodności biologicznej” – dodaje Ushio, który jest obecnie głównym badaczem na Uniwersytecie Nauki w Hongkongu i Technologia.

„Bezpośredni związek między różnorodnością społeczności a zdolnościami obliczeniowymi może zwiększyć iloraz różnorodności biologicznej”.

Społeczności ekologiczne przetwarzają dużą ilość informacji w czasie rzeczywistym w naturalnym ekosystemie, w którym potencjał interakcji ekologicznych jako nowej metody obliczeniowej jest wykładniczo wysoki.

„Nasza nowa metoda obliczeniowa może doprowadzić do wynalezienia nowych typów komputerów. Ponadto, opracowując metodę pomiaru zdolności przetwarzania informacji w naturalnym ekosystemie, możemy znaleźć wskazówki, w jaki sposób utrzymywana jest dynamika ekosystemu” – podsumowuje Ushio.

Odniesienie: „Computational Ability for Environmental Dynamics”, Masayuki Ushio, Kazufumi Watanabe, Yasuhiro Fukuda, Yuji Tokudome, Kohei Nakajima 19 kwietnia 2023 r., Dostępne tutaj. Królewskie Towarzystwo Otwartej Nauki.
DOI: 10.1098/rsos.221614