Código abierto y bacterias - Bacterias y Vida Artificial

Aún estamos lejos de poder modelar informáticamente las redes bacterianas en toda su complejidad, pero las últimas aproximaciones en programación evolutiva4 y autómatas celulares nos abren las puertas a crear modelos informáticos que permitan esta transferencia de tecnología del mundo microcósmico de las bacterias. A nivel de GA(algoritmos genéticos), diversos operadores genéticos se han inspirado en los mecanismos de transferencia de información genética de las bacterias, por ejemplo en la conjugación o la transposición5. Los GA en paralelo han implementado el proceso real distribuido y en paralelo a nivel de GA6 así como el viaje de información entre distintas poblaciones de "organismos7.

Los CA (autómatas celulares), cada vez más observados como máquinas virtuales de proceso masivamente paralelo, descentralizado y discreto, capaces de computación universal8 representan una vía interesante de comprensión del mundo celular y bacteriano9.

En segundo lugar, tenemos la reciente aproximación a los CA como paradigmas del mundo celular por parte de S.Capcarrere9. S.Capcarrere se pregunta sobre la computación en el mundo celular y en como conseguir autoreproducción no trivial a la que ya se refirió John Von Neumann. La respuesta podría estar en CA no uniformes, redundantes y de proceso asíncrono, teniendo en cuenta que los CA clásicos se basan en la idea de que todas las células de la rejilla se actualizan al mismo tiempo y siguiendo la misma regla, es decir son de proceso síncrono.

La simbiosis entre estos dos paradigmas, los autómatas celulares por un lado y la programación evolutiva por otro, ofrecen notables perspectivas de modelación del mundo bacteriano, porqué un paradigma tiene lo que quizás le falta al otro. Un ejemplo muy simple de combinación de estos paradigmas, es la utilización de algoritmos genéticos para la búsqueda de reglas de CA de clasificación de densidad. Es decir una regla, entre el espacio de reglas posibles, que permita de la manera más óptima posible saber si hay más células blancas o negras en la configuración inicial de un CA. Para una búsqueda en un espacio tan grande(p.ej. 2 elevado a la 128 reglas posibles) que mejor que la programación evolutiva.

Aun siendo optimistas, no olvidamos que cuando decimos modelación del mundo bacteriano somos conscientes del desconocimiento sobre como computan exactamente las redes bacterianas, y que hablamos aún de primeras fases de aproximación. En este sentido, debemos resaltar el trabajo de Ben-Jacob y Shapiro sobre estas redes. Ben-jacob plantea que tipo de computación deben realizar estas redes, que denomina redes genómicas creativas, que no solo reconstruyen continuamente su software sino también su hardware10. Por otra parte, no olvidemos tampoco que respecto a la simbiosis -la principal fuente de evolución según Margulis- estamos en las primeras fases de comprensión y aproximaciones de modelación.

Lo que si podemos decir con toda seguridad es que las redes bacterianas suponen una innovadora fuente de inspiración para la ciencia de la vida artificial, que puede dar lugar tanto a nuevos algoritmos, como sobre todo a nuevas perspectivas.