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Mediante la simulación de la evolución de 25.000 generaciones dentro de las computadoras, investigadores de ingeniería robótica de la Universidad de Cornell y han descubierto por qué las redes biológicas tienden a organizarse como módulos, un hallazgo que dará lugar a una mejor comprensión de la evolución de la complejidad

El nuevo conocimiento también ayudará a desarrollar la inteligencia artificial, por lo que el cerebro de un robot puede adquirir la gracia y la astucia de los animales.

Desde los cerebros a las redes reguladoras de los genes, muchas entidades biológicas están organizadas en módulos: cúmulos densos de partes interconectadas en una red compleja. Durante décadas, los biólogos han querido saber por qué los seres humanos, bacterias y otros organismos evolucionaron en forma modular. Al igual que los ingenieros, la naturaleza arma cosas mediante la construcción modular y la combinación de partes distintas, pero eso no explica cómo evolucionó, al principio, esta modularidad. Biólogos de renombre como Richard Dawkins, Günter P. Wagner, y el fallecido Stephen Jay Gould identificaron la cuestión de la modularidad como cosa central en el debate sobre “la evolución de la complejidad”.

Durante años, la suposición predominante era que los módulos, simplemente, evolucionaron porque las entidades que estaban estructuradas en forma modular podían responder a los cambios con mayor rapidez, y por lo tanto tenína una ventaja adaptativa sobre sus competidores organizados como no modulares. Pero esto puede no ser suficiente para explicar el origen de los fenómenos.

El equipo descubrió que la evolución produce módulos no porque éstos aportan diseños más adaptables, sino porque los diseños modulares tienen menos y más cortas conexiones de red, que son costosas de construir y mantener. Resulta, finalmente, que fue suficiente incluir el “costo de cableado” para favorecer la evolución de arquitecturas modulares.

Esta teoría se detalla en “Los orígenes evolutivos de la modularidad” (The Evolutionary Origins of Modularity), publicado el 29 de enero en las Actas de la Sociedad Real por Hod Lipson, profesor asociado de Cornell de ingeniería mecánica y aeroespacial; Mouret Jean-Baptiste, profesor de robótica y ciencias de la computación en la Universidad Pierre et Marie Curie de París, y por Jeff Clune, un ex científico visitante en Cornell y actualmente profesor asistente de ciencias informáticas en la Universidad de Wyoming.

Para probar esta teoría, los investigadores simularon la evolución de las redes con y sin costo para las conexiones de red.

“Una vez que se agrega un costo de las conexiones de red, los módulos aparecen inmediatamente. Sin costo, los módulos nunca se formaron. El efecto es bastante dramático”, dice Clune.

Los resultados pueden ayudar a explicar la presencia casi universal de la modularidad en redes biológicas tan diversas como las redes neuronales —como el cerebro de los animales— y las redes vasculares, las redes de regulación génica, las redes de interacción proteína-proteína, las redes metabólicas e incluso cuando los seres humanos construyen redes tales como la Internet.

“La capacidad de hacer evolucionar modularidad nos permitirá crear cerebros computacionales más complejos y sofisticados”, dice Clune.

Dijo Lipson: “Hemos tenido varios intentos que trataron de quebrar el interrogante de la modularidad de muchas maneras diferentes. Este es, de lejos, el más simple y más elegante”.

La National Science Foundation de EEUU y la Agencia Francesa de Investigaciones Científicas financiaron esta investigación.

Fuente: Science Daily. Aportado por Eduardo J. Carletti

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