20040924

Hardware Evolutivo: Aplicações III

Modelo FEO e embriônica: hardware ontogenético

Sipper e colegas (SIPPER et al., 1997) desenvolveram também um modelo unificado para identificação dos aspectos biológicos que podem ser replicados em sistemas de engenharia. O modelo, conhecido como Filogenia, Epigenesia e Ontogenia (FEO), procura classificar o tipo de relevância biológica de um sistema segundo três direções distintas.

A filogenia - história evolucionária de uma espécie - é encontrada em sistemas em que vetores binários (genoma) evoluem ao longo do tempo, através de um AE. Outro exemplo de exploração de mecanismos filogenéticos são programas de vida artificial, utilizados para simular processos evolucionários, em que indivíduos (programas) procuram sobreviver em um ambiente de recursos limitados (memória e/ou tempo de processamento). Nesse caso, é importante ressaltar que alguns resultados vêm mostrando a emergência espontânea de estratégias de sobrevivência biologicamente relevantes, como parasitismo (SIPPER, 1995). Por outro lado, o próprio hardware evolutivo, como descrito até agora, também possui inspiração filogenética.

Sistemas de IA e RNA, implementados em software ou em hardware, têm inspiração na epigenesia - teoria biológica segundo a qual a constituição de seres vivos se inicia a partir de células não-estruturadas e se faz mediante sucessiva formação e adição de partes que não existiam na unidade inicial. Considerando que um ser humano adulto é formado por cerca de 6x1013 células, formadas a partir de um genoma composto por 3x109 bases nitrogenadas, não possuindo, portanto, informação suficiente para descrever todo o organismo, fica claro que o aumento na complexidade é promovido por um mecanismo extracelular. Ou seja, o desenvolvimento de um organismo deve ser influenciado pelo ambiente, que atua como fonte de informação adicional. Na engenharia, esse conceito encontra contrapartida em problemas de aprendizagem, surgindo, aí, sua aplicação em IA.

A terceira fonte de inspiração e a menos explorada, trata do desenvolvimento biológico de um organismo, do zigoto à fase adulta: a ontogenia. Sistemas de inspiração ontogenética devem implementar processos correspondentes à divisão celular - que permite a formação de um sistema multicelular, que trabalha paralelamente - e à diferenciação celular - que permite a uma célula, que possui todo o genoma do organismo, assumir uma função específica (“rodar” um trecho do código).

Gianluca Tempesti (1998), também do Swiss Federal Institute of Technology, descreve aplicações de hardware ontogenético, reunidas em um projeto conhecido como Embriônica (MANGE; STAUFFER, 1994) - contração das palavras embriologia e eletrônica. A característica comum nessas aplicações é a capacidade dos dispositivos de se auto-replicar (clonagem) e auto-reparar.

Os dispositivos criados no projeto Embriônica consistem em arranjos de células artificiais, implementadas por pequenos processadores de estruturas similares (o mesmo leiaute do hardware) mas funcionalidades diferentes (diferentes softwares). Cada processador armazena o código requerido para todo o arranjo e cada célula artificial seleciona, então, de acordo com sua posição no arranjo, qual a porção de código irá executar. A funcionalidade de cada processador é diferente, como no mundo biológico, porque executam diferentes partes do genoma artificial. Esta consideração vai contra as regras convencionais de projeto (que enfatizam a minimização do tamanho dos elementos), mas é útil na implementação, por exemplo, de circuitos auto-reparadores: uma vez que a célula contém o mesmo código de todas as outras do sistema, ela poderá, então, “substituir” qualquer uma delas, simplesmente executando uma parte diferente do genoma artificial. A equipe do Swiss Federal Institute of Technology criou um novo dispositivo FPGA, projetado com o propósito de implementar a auto-replicação das células diretamente no hardware.

Obviamente, esse arranjo de processadores requer uma quantidade considerável de lógica programável, o que implica que a probabilidade de ocorrerem falhas em alguma parte do circuito pode não ser insignificante. Sistemas biológicos trabalham com a mesma possibilidade e solucionam o problema substituindo células mortas por novas (cicatrização). Como a tecnologia atual ainda não permite a construção de um novo tipo de CI, equivalentes eletrônicos da cicatrização (o auto-reparo, por exemplo) terão que considerar a presença de falhas lógicas.

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MANGE, D. Wet ware as a bridge between computer engineering and biology. In: EUROPEAN CONFERENCE ON ARTIFICIAL LIFE, 2nd., 1993, Brussels. Proceedings…Brussels: 1993. p. 658-667.
SIPPER, M. An introduction to artificial life. Explorations in Artificial Life, p. 4-8, Sep. 1995. (Special Issue of AI Expert)
SIPPER, M. et al. A phylogenetic, ontogenetic, and epigenetic view of bio-inspired hardware systems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, v. 1, n. 1, p. 83-97, 1997.
TEMPESTI, G. A self-repairing multiplexer-based FPGA inspired by biological processes. 1998. PhD Thesis. Swiss Federal Institute of Technology EPFL, Lausanne.