Bilim insanları tek hücreli bir amipin eşsiz hesaplama yeteneği olduğunu ve bir gün bilgisayarlara alternatif hesaplama aracı olarak kullanılabilme ihtimalinin olduğunu keşfettiler.

Keio Üniversitesi’nden Masashi Aono  liderliğinde araştırmacılar, Gezgin Satıcı problemini (Traveling Salesman Problem -TSP)çözmek için amip kullandı.

TSP problemi ise şuna benziyor ,bir Gezgin Satıcı var. Bu satıcı, mallarını n şehirde satmak istiyor. Öte yandan, mantıklı bir şekilde, bu satıcı bu şehirleri mümkün olan en kısa şekilde turlamak istiyor.

Problemin amacı, satıcıya bu en kısa yolu sunabilmektir. Öte yandan, ilk şehirde, satıcının n değişik şehir arasında seçim hakkı var iken ikinci şehirde, satıcının n-1 değişik şehir arasında seçim hakkı vardır. Dolayısıyla, sonuç olarak satıcının (n-1)!/2 değişik tur arasından seçim hakkı olacaktır. Bu, 100 şehirlik bir tur için bile 9,33*10157 değişik tur etmektedir ! An itibariyle, bulunabilmiş en güçlü algoritma problemi en az n2*2n zamanda çözebilmektedir. Yani, 100 şehirlik bir tur için bu 1,26*1030 adım etmektedir.

Bugüne kadar çözülen en büyük seyyar satıcı problemi 24,978 noktalıdır ve İsveç’te yerleşimi olan her nokta için çözülmüştür. Bu çözüm, Intel Xeon 2.8 ghz bir işlemcinin 92 yılına denk bir sürede yapılmıştır (öte yandan, 96 bilgisayarlı bir ağ üzerinde çözüldüğünden çözülmesi 3 yıl sürmüştür).

Yeni araştırmada ise amipin bu soruya mantıklı cevaplar bulabildiği ve 4 şehirden 8 şehire çıkan problemlerde amipin çözüm süresinin doğrusal olarak arttığı gözlenmiştir.

Her ne kadar normal bilgisayarlar doğrusal sürede yaklaşık çözümler üretse de, amipin yaklaşımı normal algoritmalardan tümüyle farklı gerçekleşmektedir. Bilim insanları bunu şöyle açıklıyor, amip çözüm boşluğunu sürekli şekilsiz vücudundan jeli yeniden saldığı kadar optik geri alımları seri yerine paralel olarak işliyor. Bilgisayarlar özellikle küçük TSP problemlerini halen çok daha hızlı çözerken, yeni sonuçlar sayesinde daha büyük problemlere liner sürede yaklaşık çözümler verebilecek eşsiz analog bilgisayarların geliştirilmesini sağlayabilir.

Peki Nasıl Çalışıyor ?

Bilim insanları 12 mg gelen özel bir tür amip kullandılar. Plazmodyum ya da cıvık mantar diyebileceğimiz bu canlı sürekli olarak vücudunu sürekli şekilde şekile sokarak, saniyede 1mm hızla hareket edebilen yalancı ayak benzeri uzantılara sahip.

Deneyde araştırmacılar amipi yıldız şeklinde bir çipin merkezine koydular. Dışarı açılan 64 dar kanala sahip bir agar plakanın üstünde duruyor. Amip bu çip tarafından hapsedilse de, halen 64 kanala doğru ilerleyebiliyor.

Besin emilimini arttırmak için, amip çipin dışına uzanarak , agardan olabildiğinde yararlanmak istedi. Buna rağmen amip ışığı sevmediğinden, ışıklı kanallardan geri çekilmesi sağlandı.

TSP modeline göre yıldız çipteki her kanal gezgin satıcının gitmesi gereken bir şehri simgeliyor. Örneğin A’dan D’ye 4 şehre gitmesi gerekiyorsa, amip A4,B2,C1 ve D3’e gidiyor, denk gelen çözüm ise C, B, D, A, C.

Amipi en yakın veye olabilecek çözüme yönlendirmek için ışık kullanıldı. Araştırmal bunun için bir nöral ağ modeli kullanarak her 6 saniyede bir hangi kanalların aydınlanacağına karar verdi.

Bu model şehirler arasındaki uzaklığa dair bilgi taşıdığı kadar, amipin mevcut pozisyonundan gelen geri alımları da içeriyor. Bu model amipin TSP’ye doğru geçerli çözeltiyi bulmasını garanti ediyor. Örneğin amip kanalın özel fraksiyonunu yani A3’ü. Sonrasında A1, A2 ve tüm A kanalları ışıklandırılarak A’yı iki kez ziyaret etmesi engelleniyor.Ayrıca B3, C3, D3 gibi kanallar ışıklandırılarak tek seferde bir çok şehri ziyaret etmesi engelleniyor.

Bu model aralarında daha fazla kısa mesafeler olan şehirler yerine , daha uzun mesafe olan şehirleri temsil eden kanalları aydınlatarak hareketi dolaşımı sağlıyor. Örneğin amip B2 kanalını doldurduktan sonra,C2 ve D3 kanallarını eşit miktarda işgal ediyor . B ile C arasında uzaklık 100 iken , B ile D arasında uzaklık 50’dir. B ile C arasındaki mesafe uzun olduğundan, sistem C3’ü aydınlatıyor , bu da amipin kanaldan geri çekilmesine ve D3 ‘te ilermesine neden oluyor.

Tümülye amiple TSP modelleme ile amipin doğal eğilimi kullanılıyor. Kanallar kısa mesafeleri gösterdikçe, amip ışıklandırılmayan kanallarda ilerleyen agar plakadaki yüzey alanın maksimize etmeye çalışıyor.

Ayrıca araştırmacılar amipin davranışlarını simüle ederek AmoebaTSP adını verdikleri bir bilgisayara simülasyonu da tasarladılar. Bu sayede amipin bazı temel özelliklerini simüle ederek, amipin problemin nasıl çözümlendirdiği, belli hızl farklı kanallara nasıl ilerlediği simüle edilmiş oldu.

Öyle görünüyor ki, amip jelatinli kaynakta karanlık kanallara yayılırken bir kanun izliyor. Bu da belki de aydınlanmış kanallardan gelen bazı kaynakların korunmasında önem arz ediyor. Bu mekanizma kökende n vücut alanıyla orantılı ve buda zamanla liner davranış gösteriyor.

Araştırmacılar amipin hesaplama kabiliyeti arttırmak için daha büyük çipler üretmeyi planlıyor. Böylece 100lerce çıkabilirler.

Kaynak: Gerçek Bilim