Resumen:
El trabajo se enmarca en la línea de computación bioinspirada y plantea una propuesta de cell computing “in vivo” inspirada en Membrane Computing (P systems), con el objetivo de explorar alternativas a la computación convencional cuando se afrontan problemas complejos en los que la escalabilidad por paralelismo resulta determinante.
La aportación se La aportación se articula como una propuesta de paradigma biocomputacional (presentada como MECOMP.NET en el artículo) que persigue aprovechar células eucariotas como unidades de procesamiento, explotando propiedades emergentes de los sistemas biológicos (p. ej., concurrencia masiva, comunicación/cooperación entre unidades, no determinismo y propagación de señales) para realizar transformaciones y evolución de estado en un marco inspirado en reglas tipo P-systems.
Desde el punto de vista de Lenguajes y Sistemas Informáticos (LSI), el artículo aborda el salto desde la modelización formal (habitual en natural/unconventional computing) hacia una propuesta orientada a implementación y validación en un contexto experimental, discutiendo el papel de la concurrencia biológica como rasgo diferencial frente a simulaciones puramente “in silico” y frente a aproximaciones hardware ad hoc.
Asimismo, el trabajo delimita alcance y hoja de ruta, proponiendo la construcción de un módulo biológico mínimo capaz de producir salidas aleatorias y soportar operaciones básicas, resaltando la ventaja de la aleatoriedad no pseudoaleatoria inherente al soporte biológico como elemento útil en determinados esquemas de cómputo.
También contempla la integración en esquemas híbridos (in vivo + cómputo convencional) mediante instrumentación de lectura/medición y su posterior digitalización, con la finalidad de conectar las salidas biológicas con sistemas informáticos tradicionales.Abstract: Intractable problems are challenging and not uncommon in Computer Science. The computing generation we are living in forces us to look for an alternative way of computing, as current computers are facing limitations when dealing with complex problems and bigger input data. Physics and Biology offer great alternatives to solve these problems that traditional computers cannot. Models like Quantum Computing and cell computing are emerging as possible solutions to the current problems the conventional computers are facing. This proposal describes an in vivo framework inspired by membrane computing and based on alternative computational frameworks that have been proven to be theoretically correct such as chemical reaction series. The abilities of a cell as a computational unit make this proposal a starting point in the creation of feasible potential frameworks to enhance the performance of applications in different disciplines such as Biology, BioMedicine, Computer networks, and Social Sciences, by accelerating drastically the way information is processed by conventional architectures and possibly achieving results that presently are not possible due to the limitations of the current computing paradigm. This paper introduces an in vivo solution that uses the principles of membrane computing and it can produce non-deterministic outputs.
Resumen:
El trabajo se enmarca en la línea de computación bioinspirada y plantea una propuesta de cell computing “in vivo” inspirada en Membrane Computing (P systems), con el objetivo de explorar alternativas a la computación convencional cuando se afrontan problemas complejos en los que la escalabilidad por paralelismo resulta determinante.
La aportación se La aportación se articula como una propuesta de paradigma biocomputacional (presentada como MECOMP.NET en el artículo) que persigue aprovechar células eucariotas como unidades de procesamiento, explotando propiedades emergentes de los sistemas biológicos (p. ej., concurrencia masiva, comunicación/cooperación entre unidades, no determinismo y propagación de señales) para realizar transformaciones y evolución de estado en un marco inspirado en reglas tipo P-systems.
Desde el punto de vista de Lenguajes y Sistemas Informáticos (LSI), el artículo aborda el salto desde la modelización formal (habitual en natural/unconventional computing) hacia una propuesta orientada a implementación y validación en un contexto experimental, discutiendo el papel de la concurrencia biológica como rasgo diferencial frente a simulaciones puramente “in silico” y frente a aproximaciones hardware ad hoc.
Asimismo, el trabajo delimita alcance y hoja de ruta, proponiendo la construcción de un módulo biológico mínimo capaz de producir salidas aleatorias y soportar operaciones básicas, resaltando la ventaja de la aleatoriedad no pseudoaleatoria inherente al soporte biológico como elemento útil en determinados esquemas de cómputo.
También contempla la integración en esquemas híbridos (in vivo + cómputo convencional) mediante instrumentación de lectura/medición y su posterior digitalización, con la finalidad de conectar las salidas biológicas con sistemas informáticos tradicionales.Abstract: Intractable problems are challenging and not uncommon in Computer Science. The computing generation we are living in forces us to look for an alternative way of computing, as current computers are facing limitations when dealing with complex problems and bigger input data. Physics and Biology offer great alternatives to solve these problems that traditional computers cannot. Models like Quantum Computing and cell computing are emerging as possible solutions to the current problems the conventional computers are facing. This proposal describes an in vivo framework inspired by membrane computing and based on alternative computational frameworks that have been proven to be theoretically correct such as chemical reaction series. The abilities of a cell as a computational unit make this proposal a starting point in the creation of feasible potential frameworks to enhance the performance of applications in different disciplines such as Biology, BioMedicine, Computer networks, and Social Sciences, by accelerating drastically the way information is processed by conventional architectures and possibly achieving results that presently are not possible due to the limitations of the current computing paradigm. This paper introduces an in vivo solution that uses the principles of membrane computing and it can produce non-deterministic outputs. Read More
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