Šta Google može naučiti od mušica

Objavljeno: 16.02.2020, 07:08h

Koristeći se algoritmima živih organizama, naučnici pronalaze elegantna rješenja za neke od najtežih problema informatike

Piše: Christie Wilcox

Recimo da ste na velikoj poslovnoj zabavi sa puno ljudi, kako kolega tako i stranaca, kada vam odjednom neko priđe. Imate samo djelić sekunde da ustanovite da li tu osobu poznajete ili ne, da ne napravite gaf i ponovo se predstavite recepcionaru. Srećom, vaš mozak je vješt u onome što naučnici nazivaju “uočavanje novina” — sposobnost razlikovanja novih informacija od onih sa kojima smo se već susreli. Većinu vremena to radimo bez puno muke. Međutim, kako tačno ta vještina funkcioniše i dalje je naučna misterija.

Uočavanje novina korisno je i u drugim situacijama, uključujući i one koje nemaju nikakve veze sa društvenim interakcijama. Ako radite mamografiju, očekujete da vaš radiolog i softver za analizu slika koji koristi budu dobri u uočavanju novina, kako bi mogli precizno prepoznati masu koja ne bi trebala da bude tu. Prilikom plaćanja očekujete i od banke da bude dobra u opažanju novina. Korisno je što motre potencijalne lažne transakcije, međutim, nije poželjno da vam blokiraju karticu svaki put kada se udaljite od kuće.

Svi ovi detektori, vaš mozak, medicinski programi i detektori prevara u vezi sa kreditnim karticama, oslanjaju se na slične algoritme kako bi pronašli nove i neobične stvari. Osnovna razlika je u tome što je mozak i dalje mnogo precizniji i učinkovitiji od programiranog, barem zasada. Informatičari, među kojima je i Saket Navlakha, rade na tome da bolje razumiju algoritme koji su tako uspješni u biologiji, kako bi obrnutim inžinjeringom poboljšali one koje koristimo u tehnologiji.

Navlakha, vanredni profesor na Centru za kvantitativnu biologiju “The Simons” u Cold Spring Harbor labaratoriju na Long Islandu, već nekoliko godina istražuje algoritme mozga mušica. Uprkos tome što se naizgled čine kao jednostavni organizmi, mušicama je potrebna istančana sposobnost opažanja novina kako bi mogle zaključiti da li im je neki miris poznat ili ne. Novi mirisi mogu značiti izvor hrane ili opasnost. U svakom slučaju, ako mušica nanjuši nešto neobično, treba znati kako reagovati.

Navlakha i njegove kolege su otkrili da mozak mušica koristi istu vrstu algoritama kao i većina kompjutera, ali sa par dodatnih strategija koje softverski inžinjeri do sada nisu koristili. Uvođenjem tih strategija u već postojeće kompjuterske programe koji pretražuju baze podataka, naučnici su ih učinili učinkovitijim. “Tako jednostavan organizam sa oko 100 000 neurona u mozgu razvio je strategije koje su konkurentne, ako ne i bolje od onoga čega smo se mi dosjetili”, kazao je Navlakha.

Ovakav pokušaj obrnutog inžinjeringa tehnika za uočavanje novina u biologiji dio je većeg pokreta gdje se naučnici okreću ka mozgu za inspiracije za softvere. Carver Mead, pionir mikroelektronike, godinama je zagovarao još radikalniji pristup “neuromorfnog inžinjeringa” koji je osmišljen da imitira i hardver mozga. Intel i IBM već su razvili eksperimentalne neuromorfne kompjuterske čipove koji štede energiju i prostor. Istraživači sa Univerziteta u Manchesteru u Engleskoj su 2018. godine pokrenuli SpiNNaker, superkompjuter vrijedan 20 miliona dolara, koji je u potpunosti dizajniran oko takvih neuromorfnih čipova.

Međutim, Navlakha je zabrinut jer smatra da, iako je informatika imala veliku korist od biologije, ne možemo reći da je bilo puno napretka u suprotnom pravcu. “Ove spoznaje nisu bile značajne za unapređenje biologije”, kazao je. Njegov cilj je da ova istraživanja učini uzajamno korisnim. Kada je riječ o istraživanjima vezanim za mušice, nada se da će njegova otkrića produbiti naše razumijevanje letenja mušica. “Jedna od prednosti gledanja na njihovo ponašanje kao na algoritam je ta što možemo predvidjeti kako bi se mušice ponašale u novim situacijama”, kazao je Navlakha. Upoređujući predviđena ponašanja sa onim što se zapravo desi, nada se da će naučiti više o osnovnim procesima mozga.

Slično tome, informatičar Leslie Valiant sa univerziteta Harvard tvrdi da će nam dekodiranje algoritama živih organizama omogućiti bolje razumijevanje i predviđanje ponašanja pojedinih vrsta ali i cjelokupnih ekosistema. Donedavno nije postojala tehnologija koja bi mogla prikupljati i analizirati podatke koji su potrebni za dekodiranje tih algoritama. Tek je u posljednjoj deceniji došlo do napretka u snimanju i manipulaciji mozga, što je Valiantu i njegovim kolegama omogućilo mapiranje i nadgledanje velikog dijela živog mozga na nivou neurona.

Takva istraživanja bi mogla doprinijeti ambicioznijem pristupu obrnutom inžinjeringu. Navlakha smatra da neće proći dugo prije nego što osmislimo kako isprogramirati kompjutere da razmišljaju poput mušica — ili poput nas. “Uzbudljivo je, jer ako možemo pronaći nešto tako elegantno u mozgu malene mušice, zamislite koliko toga ima što tek čeka da bude otkriveno”, kazao je.

*Christie Wilcox je nagrađivana naučna spisateljica koja se obrazovala u polju molekularne biologije. Autorica je knjige “Venomous”.

Prometej.ba

Pratite nas na Fejsbuku i Tviteru. Ako imate predlog teme za nas, javite se na [email protected]
Prije nego ostavite komentar, molimo vas da pročitate Pravila komentarisanja na Portalu PCNEN

Leave a Reply