Lo sviluppo di reti neurali o di strumenti di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati sta aumentando in modo esponenziale. Tuttavia, le reti esistenti negli ecosistemi naturali, come le reti di relazioni interspecie, hanno un potenziale di elaborazione delle informazioni che è rimasto in gran parte inutilizzato. Ora, uno studio condotto presso l’Università di Kyoto ha dimostrato la potenza computazionale degli ecosistemi, fornendo una nuova direzione per il rapido sviluppo delle tecnologie AI. Le simulazioni hanno confermato che le reti ecologiche, come le interazioni preda-predatore, possono elaborare in modo efficiente le informazioni ed essere utilizzate come risorsa computazionale. “Abbiamo chiamato questo approccio “ecological reservoir computing“”, spiega Masayuki Ushio, autore principale dell’Università di Kyoto. I
Lo studio
ricercatori hanno sviluppato due tipi di calcolo ecologico come prova di concetto che le reti ecologiche hanno potenza di calcolo. Un primo tipo è un approccio basato sul computer, chiamato “In silico ecological reservoir computing, che modella ipotetiche dinamiche dell’ecosistema e simula la risposta del sistema. Il secondo è un sistema empirico chiamato “real-time ecological reservoir computing“, che utilizza le dinamiche di popolazione in tempo reale dell’organismo unicellulare Tetrahymena thermophila. Nel secondo approccio, per confermare la potenza di calcolo di un sistema ecologico naturale, il team di Ushio ha messo a punto un progetto sperimentale utilizzando Tetrahymena thermophila. Dopo aver inserito valori come la temperatura del terreno di coltura – o dati di input – il team ha ottenuto il numero di cellule come output del sistema. Lo studio ha confermato la possibilità che la popolazione di Tetrahymena possa fare previsioni sul futuro prossimo delle serie temporali ecologiche. “I nostri risultati suggeriscono anche che potrebbe esistere un legame tra un’elevata biodiversità e un’alta potenza di calcolo, facendo luce su nuovi valori di biodiversità precedentemente sconosciuti”, aggiunge Ushio, attualmente ricercatore principale presso la Hong Kong University of Science and Technology. “Una relazione diretta tra la diversità di una comunità e la capacità di calcolo può aumentare il suo quoziente di biodiversità”. Le comunità ecologiche elaborano una grande quantità di informazioni in tempo reale in un ecosistema naturale, dove il potenziale delle interazioni ecologiche per servire come un nuovo metodo di calcolo è significativamente alto. “Il nostro nuovo metodo di calcolo potrebbe portare all’invenzione di nuovi tipi di computer. Inoltre, sviluppando un modo per misurare la capacità di elaborazione delle informazioni di un ecosistema naturale, potremmo trovare indizi sul mantenimento delle dinamiche ecosistemiche”, conclude Ushio.
