Hiểu được cấu trúc phân cấp của mạng sinh học như bộ não con người - một mạng lưới các tế bào thần kinh - có thể hữu ích trong việc tạo ra phức tạp hơn, bộ não của máy tính thông minh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và robot, một cuộc nghiên cứu.
Cũng giống như các doanh nghiệp lớn, nhiều mạng sinh học được phân cấp tổ chức, chẳng hạn như gen, protein, thần kinh, và các mạng lưới trao đổi chất. Điều này có nghĩa là họ có những đơn vị riêng biệt mà có thể từng được nhiều lần chia thành các tiểu đơn vị nhỏ hơn và nhỏ hơn.
Để hiểu được là tại sao các mạng sinh học tiến hóa để có thứ bậc, các nhà nghiên cứu từ Đại học Wyoming và Viện Pháp Nghiên cứu Khoa học Máy tính và tự động hóa (INRIA) mô phỏng sự tiến hóa của các mô hình não tính toán, được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo, có hoặc không có chi phí cho các kết nối mạng.
Họ nhận thấy rằng hệ thống phân cấp không tiến hóa vì nó tạo ra mạng lưới hiệu quả hơn, nhưng thay vì mạng hệ thống dọc dây có kết nối ít hơn.
Điều này là bởi vì các kết nối trong mạng sinh học là đắt tiền - họ phải được xây dựng, đặt, bảo trì, vv - và do đó là một áp lực tiến hóa để giảm số lượng kết nối, cho biết các nghiên cứu được công bố gần đây trên tạp chí PLoS Computational Biology.
"Những phát hiện này không chỉ giải thích lý do tại sao các mạng sinh học được phân cấp, họ cũng có thể đưa ra một lời giải thích cho lý do tại sao rất nhiều hệ thống nhân tạo như hệ thống internet và đường bộ cũng được phân cấp", Henok S. Mengistu, người đứng đầu nghiên cứu cho biết.
"Bước tiếp theo là khai thác và kết hợp kiến thức này để phát triển quy mô lớn, mạng lưới tổ chức cấu trúc với hy vọng tạo ra trí tuệ nhân tạo tốt hơn và tăng sự hiểu biết của chúng ta về sự tiến hóa của trí thông minh động vật, bao gồm cả của riêng của chúng tôi", đồng tác giả nghiên Joost nói Huizinga Wyoming.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét