Il Modello POE dei Sistemi Hardware Bio-Ispirati

Il Modello POE dei Sistemi Hardware Bio-Ispirati' -> 'Il Modello POE

Un classico del 1997, pubblicato nel numero inaugurale delle IEEE Transactions on Evolutionary Computation: una visione filogenetica, ontogenetica ed epigenetica dei sistemi hardware ispirati alla biologia.

Gli organismi viventi sono sistemi complessi che mostrano una serie di caratteristiche desiderabili, come l’evoluzione, l’adattamento e la tolleranza ai guasti, che si sono rivelate difficili da realizzare utilizzando metodologie di ingegneria tradizionali. Recentemente, gli ingegneri sono stati attratti da certi processi naturali, dando vita a domini come le reti neurali artificiali e la computazione evolutiva. Se si considera la vita sulla Terra fin dai suoi albori, possono essere distinti i seguenti tre livelli di organizzazione:

Filogenesi: Il primo livello riguarda l’evoluzione temporale del programma genetico, il cui segno distintivo è l’evoluzione delle specie, o filogenesi. La moltiplicazione degli organismi viventi si basa sulla riproduzione del programma, soggetta a un tasso di errore estremamente basso a livello individuale, in modo da garantire che l’identità della progenie rimanga praticamente inalterata. La mutazione (riproduzione asessuata) o la mutazione insieme alla ricombinazione (riproduzione sessuale) danno origine all’emergere di nuovi organismi. I meccanismi filogenetici sono fondamentalmente non deterministici, con il tasso di mutazione e ricombinazione che fornisce una fonte principale di diversità. Questa diversità è indispensabile per la sopravvivenza delle specie viventi, per la loro continua adattamento a un ambiente in continua evoluzione e per l’apparizione di nuove specie.

Ontogenesi: Con l’apparizione degli organismi pluricellulari, si manifesta un secondo livello di organizzazione biologica. Le successive divisioni della cellula madre, lo zigote, con ogni cellula appena formata che possiede una copia del genoma originale, sono seguite da una specializzazione delle cellule figlie in base al loro ambiente circostante, ovvero la loro posizione nell’insieme. Questa fase è conosciuta come differenziazione cellulare. L’ontogenesi è quindi il processo di sviluppo di un organismo pluricellulare. Questo processo è essenzialmente deterministico: un errore in una singola base all’interno del genoma può provocare una sequenza ontogenetica che porta a malformazioni notevoli, possibilmente letali.

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Epigenesi: Il programma ontogenetico è limitato nella quantità di informazioni che possono essere memorizzate, rendendo quindi impossibile la specifica completa dell’organismo. Un esempio ben noto è quello del cervello umano con circa 10¹⁰ neuroni e 10¹⁴ connessioni, un numero troppo grande per essere completamente specificato nel genoma di quattro caratteri di lunghezza approssimativamente 3×10⁹. Pertanto, raggiunto un certo livello di complessità, deve emergere un processo diverso che permetta all’individuo di integrare la vasta quantità di interazioni con il mondo esterno. Questo processo è conosciuto come epigenesi e comprende principalmente il sistema nervoso, il sistema immunitario e il sistema endocrino. Questi sistemi sono caratterizzati dal possedere una struttura di base interamente definita dal genoma (la parte innata), che viene poi sottoposta a modifiche attraverso interazioni durante la vita dell’individuo con l’ambiente (la parte acquisita). I processi epigenetici possono essere raggruppati in modo approssimativo sotto il titolo di sistemi di apprendimento.

In analogia alla natura, lo spazio dei sistemi hardware ispirati alla biologia può essere suddiviso lungo questi tre assi: filogenesi, ontogenesi ed epigenesi, dando luogo al modello POE, recentemente introdotto da Sipper et al.

La distinzione tra gli assi non può essere facilmente tracciata per quanto riguarda la natura, infatti, le definizioni stesse possono essere oggetto di discussione. Sipper et al., quindi, hanno definito ciascuno degli assi sopra menzionati all’interno del quadro del modello POE come segue: l’asse filogenetico coinvolge l’evoluzione, l’asse ontogenetico coinvolge lo sviluppo di un singolo individuo dal proprio materiale genetico, essenzialmente senza interazioni ambientali, e l’asse epigenetico coinvolge l’apprendimento attraverso interazioni ambientali che avvengono dopo la formazione dell’individuo.

Come esempio, consideriamo i seguenti tre paradigmi, le cui implementazioni hardware possono essere posizionate lungo gli assi POE: (P) gli algoritmi evolutivi sono il controparte (semplificata) artificiale della filogenesi nella natura, (O) gli automi multicellulari si basano sul concetto di ontogenesi, dove una singola cellula madre dà origine, attraverso multiple divisioni, a un organismo multicellulare, e (E) le reti neurali artificiali incarnano il processo epigenetico, dove i pesi sinaptici del sistema e forse la struttura topologica cambiano attraverso interazioni con l’ambiente.

All’interno dei domini collettivamente definiti come soft computing, spesso coinvolgendo la soluzione di problemi mal definiti unita alla necessità di adattamento o evoluzione continua, i paradigmi sopra citati producono risultati impressionanti, spesso rivalizzando con quelli dei metodi tradizionali.

Sipper et al. hanno esaminato sistemi hardware bioispirati all’interno del framework POE, con l’obiettivo di: (1) presentare una panoramica della ricerca attuale, (2) dimostrare che il modello POE può essere utilizzato per classificare i sistemi bioispirati, e (3) identificare possibili direzioni per la ricerca futura, derivate da una prospettiva POE. Sipper et al. hanno descritto ciascun asse e fornito esempi di sistemi situati lungo di essi. Un’estensione naturale che si suggerisce è la combinazione di due, e alla fine tutti e tre gli assi, al fine di ottenere hardware bioispirato innovativo, come discusso nel paper.

Da un punto di vista tecnologico, si nota che molti lavori attuali nel campo dei sistemi bioispirati si basano su circuiti cosiddetti programmabili. Un circuito integrato è chiamato programmabile quando l’utente può configurarne la funzione mediante programmazione. Il circuito viene fornito dopo la produzione in uno stato generico, e l’utente può adattarlo programmando una particolare funzione. La funzione programmata è codificata come una stringa di bit che rappresenta la configurazione del circuito. Si noti che c’è una differenza tra la programmazione di un chip di microprocessore standard e la programmazione di un circuito programmabile: il primo implica la specifica di una sequenza di azioni o istruzioni, mentre il secondo implica una configurazione della macchina stessa, spesso a livello di gate. Tali circuiti hanno ricevuto maggiore attenzione negli ultimi anni, con l’ultima aggiunta alla famiglia dei processori riconfigurabili che è il cosiddetto field-programmable gate array, o FPGA.

Guardando (e sognando) verso il futuro, si può immaginare che i sistemi su scala nanometrica (bioware) diventino realtà, dotati di capacità evolutive, riproduttive, rigenerative e di apprendimento.

Riferimenti

[1] M. Sipper, E. Sanchez, D. Mange, M. Tomassini, A. Pérez-Uribe e A. Stauffer. A Phylogenetic, Ontogenetic, and Epigenetic View of Bio-Inspired Hardware Systems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol. 1, №1, pagine 83–97, aprile 1997.

[2] M. Sipper, E. Sanchez, D. Mange, M. Tomassini, A. Pérez-Uribe e A. Stauffer. Il modello POE dei sistemi hardware bioispirati: una breve introduzione. In J. R. Koza, K. Deb, M. Dorigo, D. B. Fogel, M. Garzon, H. Iba e R. L. Riolo, editori, Genetic Programming 1997: Atti della Seconda Conferenza Annuale, pagine 510–511. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA, 1997.

[3] M. Sipper, D. Mange e A. Stauffer. Hardware ontogenetico. BioSystems, Vol. 44, №3, pagine 193–207, 1997.

Inizialmente pubblicato su https://www.moshesipper.com.