El blog de los empleados
de Telefónica I+D

En 2001, Paul Horn, Vicepresidente y Director de Innovación de IBM, en un discurso en la Universidad de Harvard ante la Academia de Ingeniería enunciaba que el verdadero reto al que se enfrenta la industria de los Sistemas de Información, por encima de la Ley de Moore (e incluso como una consecuencia de ella), es la complejidad.

La solución es que los futuros sistemas e infraestructuras incluyan capacidades para autogestionarse sigueindo como modelo el sistema nervioso humano. El cuerpo humano realiza una serie de tareas como el control de la temperatura o la sudoración, el ritmo del latido del corazón, la respiración, etc. que involucraban multitud de entidades diferentes (glándulas, órganos, etc.) independientes pero relacionadas entre sí y controladas por el sistemas nervioso autónomo, de ahí el nombre de “Autonomic Computing”.

En el Portal de la Sociedad de la Información de Telefónica se publica un artículo divulgativo describiendo un poco esta tecnología.

Aunque algunos de los principios y conceptos que se manejan en Autonomic Computing (como el de la Teoría de Bucles de Control) puedan no ser muy novedosos, la aplicación de nuevas tecnologías como las tecnologías semánticas o los sistemas bio-inspirados, están permitiendo conseguir resultados prometedores en campos de aplicación específicos.

Un grupo de investigadores del CalTech (California Institute of Technology), dirigido por el profesor Erik Winfree, está intentando aprender de la biología molecular sobre los mecanismos de programación que condicionan el comportamiento de las células a partir del código representado en el ADN. Nadie duda de que el cuerpo humano es un sistema complejo y por eso los investigadores trabajan en la simulación de procesos biológicos para aplicarlos en los procesos de computación. Un ejemplo reciente del que hace poco hablamos es la Gestión del tráfico de servidores web inspirada en el baile de las abejas).

El grupo DNA and Natural Algorithms de CalTech ha definido su “Research Agenda” a partir de tres cuestiones básicas sobre la vida:

How can life arise from a mixture of inert molecules?
How does the body develop from a single cell?
How does the mind arise from a collection of simple neurons?

Erik Winfree dice que tras estas cuestiones subyace la noción de algoritmo. A partir de una pequeña cantidad de información, la naturaleza es capaz de crear y organizar estructuras biológicas complejas con un comportamiento predeterminado, que a su vez tienen una capacidad evolutiva y de reproducción.

Según se ha publicado en NewScientist y TheScientist, los avances de este grupo van por buen camino. El pasado año crearon los elementos básicos para crear circuitos lógicos (AND, NOT y OR) basados en cadenas de ADN. En computación molecular, la codificación binaria (niveles “1″ y “0″) se logra mediante altas y bajas concentraciones de determinados fragmentos de ADN. Estas “señales químicas” se generan a partir de la amplificación, aumentando la concentración de determinado ADN en las moléculas.

Ahora han logrado desarrollar un mecanismo para amplificar la “señal química” en determinadas moléculas, sin necesidad de utilizar encimas. Este nuevo mecanismo para el desarrollo de circuitos bioquímicos se puede aplicar a cualquier secuencia de ADN, a diferencia del método PCR que solo podía ser aplicado a una tarea específica.

“Artificial biochemical circuits are likely to play as large a role in biological engineering as electrical circuits have played in the engineering of electromechanical devices. Toward that end, nucleic acids provide a designable substrate for the regulation of biochemical reactions. However, it has been difficult to incorporate signal amplification components. We introduce a design strategy that allows a specified input oligonucleotide to catalyze the release of a specified output oligonucleotide, which in turn can serve as a catalyst for other reactions.”

Vía Emerging Technology Trends (ZDNet).

National Geographic no es una fuente muy convencional en los temas relacionados con la Vigilancia Tecnológica, pero a veces se encuentran artículos que pueden ilustrar perfectamente aspectos que merece la pena considerar. Por ejemplo, en la edición de julio, el artículo “Teoría de los enjambres” (“Swarm theory“) habla de sistemas tan complejos y estables como enjambres, bandadas, manadas y hormigueros que funcionan de manera muy sofisticada basándose en reglas muy simples, y sin un control centralizado que los guíe. Aunque nuestra tendencia hacia el antropocentrismo hace que veamos esas organizaciones como un reflejo de nuestras sociedades con “jefes”, “reinas” y cadenas de mando, lo cierto es que cada hormiga sigue unas instrucciones -prácticamente un algoritmo- sin recibir órdenes superiores, de forma que la propia reina no es más que una obrera especializada; cada pájaro en la bandada y cada pez en el banco son exactamente iguales, y no hay líderes ni jefes, simplemente siguen una reglas muy sencillas que les permiten tener como conjunto un comportamiento organizado y armónico.

Pensar que no hay nadie tras la dirección de esas organizaciones puede ser tan turbador como cuando un oficial soviético quiso saber quién estaba encargado de la distribución del pan en una gran ciudad como Londres y la respuesta que recibió fue “Nadie”.
La enseñanza práctica que podemos extraer de estos complejos comportamientos y sociedades basados en reglas muy simples es que son eficientes, sólidos, autoregulados, y requieren menos esfuerzo para su gestión. Eso explica por qué se busca replicar su comportamiento -la llamada “inteligencia de enjambre”- en aplicaciones de todo tipo: distribución, simulación, mercados financieros, entretenimiento, robótica y comunicaciones.
Lo cierto es que buena parte de nuestros mecanismos sociales se autoorganizan y autoregulan, aún cuando haya autoridades públicas sobre ellos, pero cuyo cometido es más fijar las reglas que los guían y su cumplimiento que dirigir el funcionamiento de mercados financieros, comercio al por menor, tráfico aéreo, distribución, turismo, y un largo etcétera. En cada uno de ellos, los agentes participantes, los individuos, se rigen por unas reglas más o menos complejas explícitas -regulación- e implícitas -el propio interés- dando lugar a sistemas muy complejos y ricos.
El desarrollo de aplicaciones descentralizadas y autoorganizadas requiere un punto de vista muy original y separado de la forma tradicional de diseñar nuestros procesos. También requiere, en la medida de lo posible, contar con la simulación del proceso para afinar las reglas que lo rigen. Los autómatas celulares son sistemas regidos por ordenes muy simples, pero los resultados pueden ser muy variados, difíciles de predecir y en ocasiones tendentes claramente al caos.

El artículo termina, como no podía ser de otra forma en estos tiempos, con una referencia a la “inteligencia de la multitud”, y sus más claros exponentes, como la Wikipedia o el propio algoritmo usado por Google.

Citando a:

• National Geographic Magazine (“Swarm theory“)
• Tim Harford, “El economista encubierto”