Амеба нашла решение сложной математической задачи быстрее компьютера

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.

Амеба нашла решение сложной математической задачи быстрее компьютера Амеба, Математика, Технологии, Задача, Задача комивояжера, Видео, Длиннопост

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.

Еще больше интересных и эксклюзивных материалов вы можете прочитать в нашем Telegram-канале(https://t.me/hightech_fm)

38
Автор поста оценил этот комментарий
Нихуя не понял, но очень интересно!
раскрыть ветку
36
Автор поста оценил этот комментарий

"Учёные вновь изнасиловали журналистов". По порядку:

1. Амёба нихрена не решила задачу, просто показала "неплохой" результат на относительно малом количестве тестов. Под "неплохим" результатом учёные понимают результат меньше медианного. В каждом тесте был минимальный путь длиной в 100 у.е., на тестах с 7 и 8 городами она ни разу не нашла путь длины 100.

2. В тесте с 4 городами среднее время поиска - 21 минута 36 секунд, что где-то в дохрена раз больше времени, чем тратит компьютер из 80ых.

3. Основной вывод - при увеличении числа городов и, соответственно, нелинейном росте числа возможных путей, время на поиск результата растёт почти линейно и амёба стабильно (~90%) находит "неплохой" результат. Возможно, это будет полезно для хорошей оптимизации приемлемого решения для большого числа городов, но ни в коем случае амёба не будет находить 100% решение задачи и "майнинг криптовалют" здесь вообще ни коем образом не замешан.

раскрыть ветку
48
Автор поста оценил этот комментарий

Чё-то непонятно. Если все каналы одинаковой длины, и в конце каждого есть вода, то какая для амебы разница между ними? Каким образом на эту камеру с каналами натягивают условия задачи? Что должно измениться в эксперименте, если я захочу изменить расстояние между двумя городами в исходном условии?

12
Автор поста оценил этот комментарий

Завтра новость "DHL закупает 10 тонн амеб для построения крупной логистической сети"

раскрыть ветку
27
Автор поста оценил этот комментарий

Японцы похожим способом с плесенью игрались, когда метро под Токио развивали. Плесень тогда у них сахар искала.

раскрыть ветку