Bio-Computer aus Schleimpilzen errechnet Lösungen für das Problem des Handlungsreisenden

Wissenschaftler haben einen Bio-Computer aus Schleimpilzen gebaut und damit Ergebnisse für das mathematische Problem des Handlungsreisenden ausgerechnet. Das PdH ist auch bekannt als „Rundreiseproblem“ und beschreibt das Problem der kürzesten Strecke zwischen mehr als 3 Orten, wo der Ausgangspunkt/ort = Zielort ist. Die Lösungsmöglichkeiten des PdH wachsen exponentiell zur Anzahl der Orte. Bei vier Orten gibt es nur drei Lösungen, bei sechs Orten gibt es bereits 360 verschiedene Lösungsmöglichkeiten. Der Pilzrechner hat nun nahezu perfekte Strecken für bis zu 8 Orte ausgerechnet mit 2520 verschiedenen Lösungensmöglichkeiten.

Schlaue Viecher, diese Schleimpilze, aber das wussten wir bereits und 2017 hat die Uni Hampshire einen Schleimpilz zum „nicht-menschlichen“ Gelehrten erklärt. Zwar „nur“ eine Kunst-Aktion von Jonathan Keats, aber hey!

Paper: Remarkable problem-solving ability of unicellular amoeboid organism and its mechanism
Phys.org: Amoeba finds approximate solutions to NP-hard problem in linear time
Motherboard: An Amoeba-Based Computer Calculated Approximate Solutions to a Very Hard Math Problem

To turn this natural feeding mechanism into a computer, the Japanese researcher placed the amoeba on a special plate that had 64 channels that it could extend its body into. This plate is then placed on top of a nutrient rich medium. The amoeba tries to extend its body to cover as much of the plate as possible and soak up the nutrients. Yet each channel in the plate can be illuminated, which causes the light-averse amoeba to retract from that channel.

To model the traveling salesman problem, each of the 64 channels on the plate was assigned a city code between A and H, in addition to a number from 1 to 8 that indicates the order of the cities. So, for example, if the amoeba extended its body into the channels A3, B2, C4, and D1, the correct solution to the traveling salesman problem would be D, B, A, C, D. The reason for this is that D1 indicates that D should be the first city in the salesman’s itinerary, B2 indicates B should be the second city, A3 that A should be the third city and so on.

To guide the amoeba toward a solution to the traveling salesman problem, the researchers used a neural network that would incorporate data about the amoeba’s current position and distance between the cities to light up certain channels. The neural network was designed such that cities with greater distances between them are more likely to be illuminated than channels that are not.

When the algorithm manipulates the chip that the amoeba is on it is basically coaxing it into taking forms that represent approximate solutions to the traveling salesman problem. As the researchers told Phys.org, they expect that it would be possible to manufacture chips that contain tens of thousands of channels so that the amoeba is able to solve traveling salesman problems that involve hundreds of cities.

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