El estudio de la naturaleza ha llevado a los científicos a describir el comportamiento de ésta en el lenguaje matemático, generando así varios modelos matemáticos que nos ayudan a dar una descripción aproximada del mundo. En el caso de los sistemas biológicos se han generado modelos matemáticos y computacionales diseñados específicamente para analizarlos, pero en algunas ocasiones, la observación de estos sistemas genera modelos que resultan nuevos para la ciencia y que tienen aplicaciones en la vida diaria. Tal es el caso del estudio que se ha hecho sobre el desarrollo del sistema nervioso del mosquito de fruta.

En la edición número 14 del mes de enero del Journal of Science, Ziv Bar-Joseph de la universidad Carnegie Mellon, junto con Yehuda Afek de la universidad de Tel Aviv, Naama Barkai, Eran Hornstein y Omer Barad del Instituto de Ciencia Weizmann en Rehovot, Israel, describen cómo generaron un algoritmo basado en el estudio del desarrollo del sistema nervioso de los mosquitos de fruta. Este algoritmo soluciona problemas de cómputo distribuido tales como el despliegue eficiente de una red de sensores inalámbricos o el control de un conjunto grande de robots.

El mosquito de fruta es uno de los organismos complejos mas simples que existen, por lo que ha sido objeto de una gran cantidad de estudios. Este estudio en particular se centra en cómo evoluciona el sistema nervioso del mosquito en su etapa de larva. El mecanismo de los mosquitos para percibir el mundo exterior se basa en un conjunto de estructuras que son como finos pelillos, cada uno de los cuales está conectado a una célula nerviosa que es asignada a esta tarea, de entre millones de neuronas, durante el desarrollo del insecto.

Los millones de células nerviosas de los organismos deben de trabajar de manera conjunta para cumplir un objetivo: proporcionar información sensorial. Este mismo enfoque es utilizado en sistemas computacionales de gran escala, en donde miles de procesadores deben trabajar conjuntamente sin necesidad de conocer qué es lo que está sucediendo en todos los lugares y en los que el sistema debe funcionar pese a fallas individuales.

En el mundo de la computación, para crear un sistema distribuido de este tipo, se requiere encontrar un conjunto de procesadores que se puedan comunicar rápidamente con el resto de la red, lo que se conoce en teoría de gráficas como el Conjunto Independiente Máximo. Cada procesador en el Conjunto Independiente Máximo (CIM) será considerado como un líder, mientras que todos los vecinos de cada líder serán considerados seguidores, evitando que los líderes estén interconectados directamente. En el caso del mosquito de fruta, cada uno de los pelillos está asociado a una célula líder, es decir, que de entre todas las células nerviosas del mosquito, ésta pertenece al CIM. Asì, este estudio revela el modo en el que la naturaleza elige un CIM adecuado.

La elección de un conjunto independiente máximo en una red ha sido un problema computacional desde hace 3 décadas. La solución común es un método probabilístico, en el que algunos procesadores se identifican como líderes basados parcialmente en el número de conexiones que tienen con otros procesadores. Los procesadores que se conectan con los líderes se descartan para la siguiente ronda de selección de líderes. Este proceso es iterativo y en cada ronda, la probabilidad de ser seleccionado como líder se incrementa en función del número de conexiones que tiene.

Aunque la solución tradicional es rápida, se tiene el problema que para realizarla es necesario enviar una gran cantidad de mensajes, además de presuponer que la topología de la red es conocida. Estas suposiciones representan un problema por ejemplo en las redes de sensores inalámbricos, en las que estos estarán distribuidos de manera aleatoria y no necesariamente todos estan en el alcance de todos.

En el estado larval y de pupa del mosquito de la fruta, también se utiliza un método probabilístico para la elección de líderes, pero a diferencia del enfoque tradicional, las células nerviosas no tienen ningún tipo de información sobre las conexiones. Inicialmente varias células se identifican como líderes y una vez que hacen esto, envían señales químicas para evitar que las células vecinas se conviertan en líderes. El proceso continua por tres horas, tiempo en el cual todas las células nerviosas han sido identificadas como líderes o vecinos. En el caso del mosquito de la fruta, la selección de líderes no queda en función del número de conexiones, sino en función de tiempo, pues todas las celulas son potenciales líderes siempre que no exista un líder vecino que emita una señal que las inhiba, con la ventaja adicional de la simplicidad de mensajes en el proceso.

Los investigadores desarrollaron un algoritmo basado en este proceso y aunque el tiempo requerido para generar el CIM es ligeramente mayor que con el enfoque tradicional, tiene la ventaja de eliminar las suposiciones sobre la red, lo que abre nuevas posibilidades para su aplicación en sistemas de cómputo distribuido.

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