Амёба намекает на решение самой большой проблемы в информатике

Группа исследователей из токийского университета Кейо решила использовать амёбу для решения задачи коммивояжера, известной проблемы в области компьютерных наук. Задача выглядит так: представьте, что вы - коммивояжер, летающий из города в город и продающий свои товары. Вы стремитесь максимально повысить свою эффективность, чтобы заработать как можно больше денег, поэтому хотите найти кратчайший путь, который позволит вам добраться до каждого города на маршруте.
Нет простой математической формулы, чтобы найти наиболее эффективный маршрут для нашего продавца. Вместо этого, единственный способ решить проблему - это рассчитать длину каждого маршрута и посмотреть, какой из них самый короткий.
Что еще хуже, выполнение этого вычисления становится экспоненциально сложнее с увеличением количества городов на маршруте. С 4 городами есть только 3 разных маршрута для рассмотрения. Но с 6 городами появляется 360 различных маршрутов, которые необходимо рассчитать. Если у вас есть маршрут с 10 или более городами, количество возможных маршрутов исчисляется миллионами.
Это делает задачу коммивояжера одной из широкого класса проблем, которые компьютерные ученые называют «классом сложности NP». Это проблемы, которые экспоненциально усложняются очень быстро, что также включает проблемы, связанные со взломом зашифрованных систем и майнингом криптовалют. По вполне понятным причинам многие люди заинтересованы в поиске путей решения этих проблем как можно быстрее.
Решение Университета Кейо отличается от типичных алгоритмических решений, разработанных другими исследователями, потому что ученые использовали амёбу Physarum polycephalum. Physarum polycephalum – это слизь, очень простой организм, который делает две вещи: движется к еде и уходит от света. Миллионы лет эволюции сделали Physarum аномально эффективным в этих задачах.
Исследователи использовали эту эффективность для создания устройства для решения задачи коммивояжера. Они поместили амёбу в специальную камеру, заполненную каналами, и в конце каждого канала поместили немного еды. Инстинктивно амеба протягивает усики в каналы, чтобы попытаться получить еду. Однако, когда это происходит, она выключает свет в других каналах.

В данном случае каждый канал представляет город на маршруте нашего гипотетического продавца вместе с порядком посещения этого города. Когда амёба распространяется в канал, представляющий город, это влияет на вероятность того, что свет погаснет в каналах, представляющих следующие города на маршруте. Чем дальше находится этот город, тем чаще свет гаснет в этом канале.
Это может показаться окольным способом вычисления решения задачи коммивояжера, но преимущество заключается в том, что амёбе не нужно рассчитывать каждый отдельный путь, как это делают большинство компьютерных алгоритмов. Вместо этого амёба просто пассивно реагирует на условия, и сама находит наилучшее возможное решение. Это означает, что добавление новых городов для амёбы не увеличивает время, необходимое для решения проблемы.
Таким образом, амёба может решить NP-сложную задачу быстрее, чем любой из наших компьютерных алгоритмов. Как это произошло? Ученые из Кейо точно не уверены.
«Механизм, с помощью которого амёба поддерживает качество приближенного решения, то есть короткую длину маршрута, остается загадкой», - говорит ведущий автор исследования Масаси Аоно.
Но если исследователи смогут понять, как работает амёба, они смогут использовать этот прием не только для помощи коммивояжерам. Это может ускорить нашу способность решать всевозможные сложные вычислительные задачи и изменить подход к безопасности.
Эта маленькая амёба может навсегда изменить облик компьютеров.