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El Grupo de Computación Natural, a la vanguardia de la investigación de modelos computacionales de inspiración biológica

En el campo de la Computación con Membranas trabaja en el desarrollo de algoritmos de aplicación masivamente paralela de reglas de evolución

15.01.2008. Hoy en día la Ciencia de la Computación tiene un reto nuevo y apasionante en la caracterización y desarrollo de nuevos modelos inspirados fundamentalmente en la naturaleza. En este contexto, la biología ofrece un espectro amplio de oportunidades como base de desarrollo de modelos de computación denominados no convencionales.

Es evidente que el desarrollo de las tecnologías de la información ha contribuido en los avances en la investigación en biotecnología con la utilización masiva de algoritmos y sistemas proporcionados por la bioinformática y la biología computacional. En concreto, desde el comienzo de la computación, John von Neumann, propuso el desarrollo de modelos como los autómatas celulares que intentaban replicar aspectos esenciales en los seres vivos, como la auto-reproducción.

Más recientemente, dos paradigmas de clara inspiración biológica se están aplicando de forma muy efectiva en la resolución de problemas aplicados a la empresa y la industria: las redes de neuronas artificiales y los algoritmos genéticos. No obstante, se puede ir más lejos, en lugar de desarrollar sistemas de cómputo inspirados en procesos biológicos, se puede usar directamente sustratos biológicos y procesos biológicos para codificar, almacenar y manipular la información, como demostró Leonard Adleman con su experimento pionero en computación con ADN.

Más allá de la computación celular

En este contexto, la computación celular, es decir la computación con células, va un paso más allá. Es un campo emergente entre la ciencia de la computación y la biología, y es un modelo de computación no convencional, junto con la computación cuántica que aborda los sistemas adaptativos complejos. Este novedoso campo de investigación es en parte una evolución de la computación con ADN, con la integración de resultados obtenidos en sistemas biológicos y nanotecnología.

Los avances recientes en biología celular, biología computacional, bioinformática, y sistemas biológicos son prometedores, ya que permite avanzar en la comprensión de la complejidad de los sistemas biológicos, en particular los aspectos relativos a la forma en la que se codifica la información, se coordinan los procesos que realizan para sobrevivir en entornos dinámicos y muy a menudo hostiles.

Estos procesos se han concretado en modelos que permiten a los investigadores transformar las células en dispositivos computacionales con sus sensores, estados internos, funciones de transición etc. Además, todo este conocimiento también permitirá utilizar las células como nanodispositivos que pueden ser programados para desarrollar tareas específicas como generadoras de drogas específicas, gobernantes de factorías de productos químicos, etc.

A la vez, la comprensión de estos mecanismos inspiran nuevas técnicas algorítmicas para arquitecturas hardware y software adaptable que pueden resolver una gran variedad de problemas difíciles y no bien definidos en muchas áreas de aplicación.

Además, las principales ventajas de los sistemas celulares son su eficiencia energética, su paralelismo masivo, su capacidad de autorecuperación, su automantenible y su capacidad de evolución. Todas estas características hacen de la célula un foco de atención fundamental en el siglo 21, siglo de la nano-ciencia y de las tecnologías de la información.

De esta forma, la computación celular proporciona las bases para las máquinas de meso-escala que pueden interactuar y proporcionar un puente entre la nano-escala y la macro-escala, y al mismo tiempo, inspirar nuevos modelos de computación robustos, distribuidos y evolutivos.

Investigación en modelos computacionales de inspiración biológica

El Grupo de Computación Natural de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (GCN – FIUPM) tiene la clara vocación de promover la investigación básica de modelos computacionales de inspiración biológica con relación a las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.

Por ello el grupo participa en foros y eventos, de reconocido prestigio, de carácter nacional e internacional en los que se promueve este tipo de computación a través de su pertenencia al Consorcio Europeo de Computación Molecular (European Molecular Computing Consortium). Dentro de este consorcio, el GCN-UPM participa en las reuniones semestrales del Consorcio y en cuantos eventos promueve tanto en España como en Europa, Meetings, Workshops, Conferencias, etc.

El GCN-FIUPM fomenta el estudio en diferentes líneas de investigación relacionadas con la computación natural: Redes de Neuronas Artificiales, Algoritmos Genéticos, Computación molecular (Computación con ADN y computación con membranas, Redes de Procesadores Evolutivos), Caos y Sistemas complejos, etc.

En el campo de la Computación con Membranas el Grupo trabaja activamente en el desarrollo de algoritmos de aplicación masivamente paralela de reglas de evolución, desarrollo de arquitecturas software/hardware para la implantación de sistemas de membranas, desarrollo de hardware dedicado a estos sistemas; para desarrollar procesadores de membranas de propósito general en los que se puedan ejecutar diferentes variantes de sistemas de membranas respetando las características esenciales de estos: ser masivamente paralelos y no deterministas.

Tres grandes líneas de investigación

En este contexto, el grupo tiene abiertas tres grandes líneas de investigación:

• Diseño de algoritmos no deterministas y masivamente paralelos de aplicación de reglas de evolución en Sistemas P de Transición y compresión de las estructuras de datos para optimizar su almacenamiento en memoria
• Diseño de arquitecturas hardware/software para determinar los recursos necesarios y optimizar los tiempos de evolución independientes de las tecnologías utilizadas para la implantación de los sistemas de membranas
• Implantación del modelo de computación con membranas en tres niveles:
o Bajo nivel – en circuitos hardware diseñados ad-hoc
o Nivel medio – mediante la utilización de microcontroladores
o Alto nivel – utilizando redes de computadores