Las computadoras químicas se están volviendo cada vez más una realidad; esto lo demuestran científicos del Instituto de Química Física de la Academia de Ciencias de Polonia en Varsovia. Resulta que después de un procedimiento de enseñanza apropiado, incluso un sistema químico relativamente simple puederealizar operaciones no triviales. En sus simulaciones por computadora más recientes, los investigadores han demostrado que las matrices químicas de gotas oscilantes programadas correctamente pueden reconocer la forma de una esfera con gran precisión.
Las computadoras modernas usan señales electrónicas para sus cálculos, es decir, fenómenos físicos relacionados con el movimiento de las cargas eléctricas. Sin embargo, la información puede procesarse de muchas maneras. Desde hace algún tiempo se han realizado esfuerzos en todo el mundo para usar señales químicas para estoSin embargo, por el momento, los sistemas químicos resultantes realizan solo las operaciones lógicas más simples. Mientras tanto, los investigadores del Instituto de Química Física de la Academia de Ciencias de Polonia IPC PAS en Varsovia han demostrado que incluso sin complicaciones y fácil-producir colecciones de gotas, en las que se producen reacciones químicas oscilantes, puede procesar la información de una manera útil, por ejemplo, reconociendo la forma de un objeto tridimensional especificado con gran precisión o clasificando correctamente las células cancerosas en benignas o malignas.
"Gran parte del trabajo que se realiza actualmente en los laboratorios se centra en la construcción de equivalentes químicos de puertas lógicas estándar. Tomamos un enfoque diferente del problema", dice el Dr. Konrad Gizynski IPC PAS y explica: "Investigamos sistemas dede una docena a unas pocas docenas de gotas en las cuales las señales químicas se propagan, y tratan a cada una como un todo, como una especie de red neuronal. Resulta que tales redes, incluso muy simples, después de un breve procedimiento de enseñanza manejanbien con problemas bastante sofisticados. Por ejemplo, nuestro sistema más nuevo tiene la capacidad de reconocer la forma de una esfera en un conjunto de coordenadas espaciales x, y, z ".
Los sistemas que se estudian en el IPC PAS funcionan gracias a la reacción de Belousov-Zhabotinsky que se realiza en gotas individuales. Esta reacción es oscilatoria: después de completar un ciclo de oscilación, los reactivos necesarios para comenzar el siguiente ciclo se regeneran en la solución. Ala gotita es un reactor discontinuo. Antes de que se agoten los reactivos, una gotita se ha realizado generalmente desde unas pocas docenas hasta unos cientos de oscilaciones. La evolución temporal de una gotita es fácil de observar, ya que su catalizador, ferroína, cambia de color durante el ciclo.Una fina capa de solución tiene un efecto espectacular: en el líquido aparecen tiras de colores - frentes químicos - que viajan en todas las direcciones. Los frentes también se pueden ver en las gotas, pero en la práctica la fase del ciclo se indica solo por el color dela gotita: cuando comienza el ciclo, la gotita se vuelve rápidamente azul se excita, después de lo cual vuelve gradualmente a su estado inicial, que es rojo.
"Nuestros sistemas funcionan básicamente por comunicación mutua entre gotitas: cuando las gotitas están en contacto, la excitación química se puede transmitir de gotita a gotita. En otras palabras, ¡una gotita puede desencadenar la reacción en la siguiente! ¡También es importante queuna gotita excitada no puede volver a excitarse de inmediato. Hablando un tanto coloquialmente, antes de la siguiente excitación tiene que 'descansar' para volver a su estado original ", explica el Dr. Gizynski.
Para que el sistema procese la información, esta última debe introducirse en ella y, después del procesamiento, debe leerse. También es importante tener la capacidad de modificar la forma en que el sistema procesa la información de manera controlada.Para enfrentar estos desafíos, los investigadores del IPC PAS utilizaron luz y un catalizador adicional aparte de ferroína, el rutenio. La reacción de Belousov-Zhabotinsky catalizada por el rutenio tiene una característica importante: es inhibida por la luz azul, lo que significa que con iluminación intensa ellas gotas dejan de oscilar. Al cambiar la iluminación de una gota específica, por lo tanto, es posible decidir si va a estar involucrado en el procesamiento de la información o no, y excitarlo de acuerdo con cualquier patrón seleccionado. En el caso de las gotas usadas parainformación de entrada, un tiempo de iluminación más largo significa un mayor valor de la coordenada espacial a ingresar
"En la práctica, la iluminación de las gotas se puede controlar individualmente al unir una fibra óptica separada a cada gota", dice el Dr. Gizynski y subraya que todos los parámetros de simulación: transiciones entre estados de gotas, propagación de frentes químicos entre gotas, deteniendo y reanudando las reacciones por la luz introducida por la fibra, así como la producción de redes de gotas, se seleccionaron en base a experimentos realizados previamente.
En sus simulaciones, los investigadores de Varsovia buscaron métodos para detectar la forma de una esfera, considerando redes compuestas de gotas de 2x2, 3x3, 4x4 y 5x5. Para mapear las tasas reales de las reacciones químicas se supuso que una gota gasta unosegundo en el estado excitado y luego vuelve a un estado en el que puede activarse nuevamente en el tiempo de diez segundos.
Antes de comenzar el procedimiento de enseñanza, los investigadores también tuvieron que crear el "libro de texto" correcto con una descripción de la esfera. Para este propósito, generaron un conjunto aleatorio de puntos a los que se les asignó un valor de 1 cuando el punto dado pertenecía ala esfera o 0 cuando el punto yacía más allá. Una base de datos preparada de esta manera se convirtió en la base del proceso de enseñanza, en el que cada uno de los componentes del punto x, y, z determinó el tiempo de iluminación de las diferentes gotas de entrada.
Para enseñar al sistema de gotas a detectar la forma de una esfera, los investigadores del IPC PAS utilizaron algoritmos evolutivos. El procedimiento de enseñanza comenzó con la generación aleatoria de 30 patrones de iluminación del sistema, en los que algunas gotas se trataron comoentrada, mientras que los otros permanecieron inactivos durante el tiempo que fue objeto de la optimización. Después de que el sistema de gotas procesó toda la base de datos, la evolución de la gota que mejor se correlacionó con el resultado esperado se trató como la salida.de los sistemas así obtenidos, se seleccionaron algunos de los mejores, multiplicados por la forma de introducir pequeños cambios 'mutaciones' en los modos de iluminación y el ciclo de enseñanza comenzó de nuevo desde el principio. El procedimiento de enseñanza continuó durante 500 generaciones.
"Logramos los mejores resultados para la red de gotas 4x4. Mostró la mayor precisión en la detección de la forma de una esfera, a un nivel del 85%. Además, adquirió esta habilidad más rápidamente, en solo 150 generaciones.El sistema 5x5 quizás podría ser mejor, pero para verificar esto, el proceso de enseñanza debería extenderse a más de 500 generaciones ", dice el Dr. Gizynski.
Los sistemas de gotas no interpretan los datos entrantes, solo buscan correlaciones 'formas' entre ellas similares a las que se les ha enseñado a encontrar. En lugar de las coordenadas espaciales de puntos con la forma de una esfera, puedenser alimentado con datos con un significado diferente, por ejemplo, asociado con las diferentes características de las células tumorales. El sistema podría entonces buscar la 'forma' de los datos correspondientes a, por ejemplo, tumores benignos o malignos.
"De hecho, en una de nuestras publicaciones recientes, realizada en colaboración con colegas de la Universidad de Jena, mostramos que el sistema de gotas 5x5 podría clasificar las células cancerosas de un conjunto de datos de aprendizaje automático, Wisconsin Breast Cancer Dataset, con una precisión dehasta el 97%. Se obtienen mejores resultados con las computadoras convencionales, pero también incluyen clasificadores que actúan de manera menos efectiva. Por lo tanto, el procesamiento químico de la información, aunque todavía es muy defectuoso, está comenzando a ofrecer posibilidades cada vez más interesantes y más útiles ", concluyeDr. Gizynski.
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Materiales proporcionado por Instituto de Química Física de la Academia de Ciencias de Polonia . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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