O colonie de organisme unicelulare poate funcționa precum un calculator biologic. Acesta poate analiza o serie de date istorice și poate oferi prognoze. În cadrul unui experiment, fiecare nod dintr-o rețea neuronală a fost înlocuit cu un organism, iar prin creșterea și scăderea coloniei se putea prognoza cu exactitate următorul pas din cadrul unei serii de date, precum numărul de capturi zilnice ale anumitor specii de pești din apele japoneze.
Rețelele neuronale sunt o formă foarte populară de inteligență artificială (IA), care folosesc grupuri de noduri conectate matematic pentru a imita modul în care funcționează neuronii și sinapsele dintr-un creier real. Conexiunile dintre noduri sunt întărite cu ajutorul a sute sau mii de trasee de antrenament, menite să învețe rețeaua modul în care aceasta trebuie să îndeplinească anumite sarcini sau să identifice anumite tipare.
„Reservoir computing” este un tip special de rețea neuronală artificială, în care puterea conexiunilor dintre noduri rămâne fixă, astfel încât o anumită intrare de date va provoca întotdeauna aceleași reacții în lanț. Sistemul IA învață prin intermediul datelor produse de rezervorul respectiv, și nu în urma realizării conexiunilor dintre nodurile din rețea. Ulterior, acesta este utilizat pentru a prezice următorul pas.
Un mare avantaj al reservoir computing este acela că sistemul nu necesită modificarea permanentă a rețelei de noduri pe tot parcursul învățării, ceea ce face ca rețelele să fie mai ușor de construit și de antrenat. Ca atare, cercetătorii și-au petrecut ultimii ani explorând utilizarea diferitelor materiale fizice pentru realizarea unui astfel de sistem. Cercetările au arătat că utilizarea fotonilor, circuitelor electrice analogice, fluidelor și a materialului biologic drept rezervor poate reprezenta o soluție promițătoare.
Masayuki Ushio și colegii acestuia din cadrul Universității Kyoto din Japonia au demonstrat faptul că mai multe colonii a unui organism unicelular eucariot, denumit Tetrahymena thermophila, care are o lungime de doar 0,1 milimetri, funcționează într-un mod similar unui rezervor și că acestea pot fi folosite pentru a face prognoze precise.
Echipa a creat o cameră de incubație și a introdus o colonie de T. thermophila. Camera a fost plasată sub un microscop, iar un aparat foto a realizat câte o imagine pe minut, pe care un algoritm a folosit-o pentru a număra în mod automat populația.
În cadrul experimentului, camera și organismele au format un sistem de tipul reservoir computing. Datele de intrare (în acest caz, informațiile cu privire la numărul de pești capturați de navele de pescuit) au fost convertite într-o serie de citiri ale temperaturii. Temperatura camerei de incubație a fost ajustată corespunzător, apoi a fost modificată după un interval de timp stabilit la următoarea temperatură din serie. Datele privind dimensiunea coloniei în creștere și în scădere au fost rezultatul final. Deși numărul organismelor fluctuează, nu au loc modificări ale modului de interacțiune, rezervorul reprezentând o unitate autonomă.
În urma unor experimente multiple s-a arătat faptul că atunci când au fost configurate aceleași temperaturi, coloniile au reacționat în mod previzibil și similar, în ciuda pornirii de la stări diferite. Aceasta este o caracteristică definitorie a unui sistem determinist și sugerează faptul că set-up-ul ar putea fi utilizat ca și computer.
„Mă așteptam ca sistemul să se sincronizeze, cel puțin într-o anumită măsură, dar acest nivel de sincronizare a depășit așteptările mele. Asta înseamnă că, deși este un sistem foarte complex și foarte complicat, acesta este totuși determinist. Aceasta este o proprietate foarte importantă, care este necesară pentru efectuarea unui calcul”, a declarat Ushio.
Rezervorul a folosit datele disponibile pentru a prezice între 15 și 30 de pași în avans. În cadrul a două experimente, computerului i s-a cerut să producă estimări ale capturilor navelor de pescuit care vizează peștele plat sau macrou japonez. „Deși, în prezent, sistemul este mult mai puțin precis și mai puternic decât un computer tradițional, bazat pe software, predicțiile făcute de T. thermophila au fost mai exacte decât cele realizate de modelele de prognoză matematică”, a declarat Ushio.
„Pentru mine, nu este surprinzător faptul că un sistem biologic poate efectua calcule”, a declarat Daniel Gauthier din cadrul Universității de Stat din Ohio.