Hedelmäkärpänen mallina


Kansainvälinen tiedemiesryhmä on käyttänyt hedelmäkärpäsen hermostojärjestelmän rakennetta mallina kehittäessään uutta ratkaisua tietokoneverkkojen hallintaan.

Hedelmäkärpäsen tuntokarvat, joita se käyttää ympäristönsä havaitsemiseen, ovat järjestyneet niin tehokkaalla tavalla, että sillä voitaisiin parantaa langattomien anturijärjestelmien ja muiden hajautettujen tietokonejärjestelmien toimintaa.

Minimaalisella tietoliikenteellä ja ilman etukäteistietoa siitä kuinka ne ovat kytkeytyneet toisiinsa, hedelmäkärpäsen kehittyvän hermoston solut pystyvät järjestäytymään niin, että pieni määrä soluja toimii johtajina, jotka antavat suorat yhteydet kaikkiin muihin hermoston soluihin, sanoo tutkimusryhmän jäsen ja Carnegie Mellon yliopiston koneoppimisen apulaisprofessori Ziv Bar-Joseph.

Tutkimustulos, joka julkaistiin tammikuussa Science-lehdessä, on samankaltainen järjestelmä, jota hajautetut tietokoneverkot käyttävät tiedonhaussa tai vaikkapa lentokoneen lennon ohjauksessa. Mutta hedelmäkärpäsen hermoston käyttämä järjestäymismenetelmä on paljon yksinkertaisempi ja varmatoimisempi kuin mikään ihmisen kehittämä vastaava järjestelmä.

"Se on niin yksinkertainen ja luonnollinen ratkaisu, että on vaikea uskoa miksi emme keksineet sitä jo 25 vuotta sitten.", toteaa tutkimusryhmän toinen jäsen ja Tel Avivin yliopiston matemaatikko ja tietokonetutkija Noga Alon.

Bar-Joseph, Alon ja muut tutkijaryhmän jäsenet - Yehuda Afek Tel Aviv yliopistosta, Naama Barkai, Eran Hornstein ja Omer Barad Weizmann Tiedeinstituutista Rehovotista, Israelista - käyttivät hedelmäkärpästä mallina suunnitellessaan uutta hajautettua tietokoneverkkoalgoritmia. He huomasivat, että sillä oli ominaisuuksia, jotka soveltuivat erityisen hyvin tietokoneverkkoihin, joissa solmujen (node) sijainti ja määrä ei ollut tarkkaan määritelty. Tällaisia ovat esimerkiksi ympäristömittauksissa käytettävät langattomat anturiverkot tai robottijoukkojen ohjausjärjestelmät.

"Tiedemiehet ovat jo pitkään käyttäneet erilaisia numeerisia ja matemaattisia malleja biologisten järjestelmien tutkimiseen" Bar-Joseph jatkaa. "Me olemme kääntäneet tämän ajatusmallin toisinpäin. Voimme ratkaista pitkäaikaisen tietokoneverkko-ongelman tutkimalla biologista järjestelmää."

Sekä nykyiset suuret tietokonejärjestelmät että hedelmäkärpäsen hermojärjestelmä käyttävät hajautettua lähestymistapaa erilaisten toimintojen suorittamiseen. Vaikka tuhansien ja jopa miljoonien tietokonejärjestelmän prosessoreiden ja miljoonien hedelmäkärpäsen hermojärjestelmän solujen on työskenneltävä yhdessä tietyn toiminnan suorittamiseksi, ei yksittäisen elementin tarvitse täydellisesti tietää mitä on tapahtumassa eikä järjestelmän toiminta saa kaatua yksittäisen elementin vioittumiseen.

Tietokonemaailmassa eräs askel kohti tällaista hajautettua järjestelmää, on käyttää pientä määrää prosessoreja kommunikoimaan järjestelmän muiden prosessorien kanssa - kokonaisuus, jota graafiteoreetikot kutsuvat maksimaaliseksi riippumattomaksi joukoksi (maximal independent set, MIS). Jokainen prosessori tällaisessa järjestelmässä on joko johtaja eli maksimaalisen riippumattoman joukon jäsen, tai se on kytketty johtajaan, mutta johtajat eivät ole kytkettyjä toisiinsa.

Hedelmäkärpäsellä, joka käyttää tuntokarvojaan ympäristönsä havainnointiin, on samankaltainen järjestelmä. Jokainen tuntokarva kehittyy hermosolusta, jota kutsutaan tuntoelimen esiasteeksi (sensory organ precursor, SOP) ja joka liittyy vierekkäisiin hermosoluihin, mutta se ei liity muihin esiastesoluihin.

Kolmen vuosikymmenen ajan tietokonetutkijoita on askarruttanut kysymys kuinka tietokoneverkon prosessorit voisivat parhaiten valita järjestelmän johtajat eli maksimaalisen riippumattoman joukon. Yleinen ratkaisu on käyttää todennäköisyysmenetelmää - vähän niinkuin noppaa heittämällä - jossa jotkut prosessorit ilmoittautuvat johtajiksi osittain sen perusteella, kuinka monta kytkentää niillä on muihin prosessoreihin. Prosessorit, jotka ovat kytkeytyneenä itsensä valinneisiin johtajiin, sammuttavat itsensä ja seuraavilla kierroksilla lisää prosessoreita valitsee itsensä johtajiksi, jolloin taas niihin kytkeytyneet prosessorit sammuttavat itsensä. Jokaisella kierroksella yksittäisen prosessorin mahdollisuus ilmoittautua johtajaksi eli liittyä maksimaaliseen riippumattomaan joukkoon kasvaa sen kytkentöjen määrän funktiona.

Tämä valintamentelmä on nopea, Bar-Joseph sanoo, mutta siihen liittyy paljon monimutkaista viestintää, jota lähetetään verkossa edestakaisin ja lisäksi prosessorien on tiedettävä etukäteen kuinka ne ovat kytkeytyneenä verkkoon. Tämä voi aiheuttaa ongelmia langattomissa sovelluksissa, joissa antureiden sijainti on satunnainen eivätkä kaikki ole valttämättä yhteydessä toisiinsa.

Hedelmäkärpäsen kehityksen muna- ja toukkavaiheessa sen hermosto käyttää myös todennäköisyysmenetelmää valitessaan tuntoelimen esiastesolut (SOP). Aikuisen hedelmäkärpäsen solut eivät kuitenkaan tiedä kuinka ne ovat kytkeytyneenä toisiinsa. Kun lukuisat solut valitsevat itsensä tuntoelimen esiastesoluksi, ne lähettävät ympäröiville soluille kemiallisen signaalin, joka estää niitä valitsemasta itseään esiastesoluksi. Tämä prosessi jatkuu kolmen tunnin ajan, jonka jälkeen jokainen solu on joko tuntoelimen esiastesolu tai sen naapuri ja samalla kärpäsen kehitys on edennyt toukasta hyönteiseksi.

Todennäköisyys, että kärpäsen solu voi valita itsensä johtajaksi ei kasva kytkentöjen määrän funktiona, niinkuin tyypillisessä MIS-algortimissa, vaan ajan funktiona, Bar-Joseph huomauttaa. Tämä menetelmä ei vaadi ennakkotietoa solujen järjestyksestä ja solujen välinen kommunikointi on mahdollisimman yksinkertaista.

Hedelmäkärpäsen käyttämään menetelmään perustuen tutkijat kehittivät tietokonealgoritmin ja osoittivat, että sillä voitiin MIS-ongelma ratkaista nopeasti. "Ohjelman ajoaika oli hieman suurempi, mutta biologinen lähestymistapa on tehokas ja varmatoimisempi, koska se ei vaadi niin suurta määrää oletuksia." Bar-Joseph sanoo. "Tämän vuoksi ratkaisua voidaan käyttää myös monissa muissa sovelluksissa."

Lähde: http://www.sciencedaily.com/releases/

Suomennos: Raimo Lonka

 
 
15.01.2011