La máquina Monte Carlo Physarum de UC Santa Cruz es un algoritmo computacional que predice con precisión la formación de una red cósmica utilizando patrones de crecimiento de moho mucilaginoso.
Beneficios
- Precisión mejorada
- Previsibilidad mejorada
Aplicaciones
- Algoritmos informáticos
- Exploración espacial
Objetivos de desarrollo sostenible de la ONU abordados
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Objetivo 9: Innovación e infraestructura de la industria
El Desafío
La red cósmica conecta las galaxias en todo el Universo. Ocurrió después del Big Bang, cuando el Universo se expandía y la materia se distribuía en una red similar a una red de filamentos interconectados. Las representaciones tradicionales de la red cósmica se crearon mediante simulaciones por computadora basadas en la distribución de la materia, especialmente la materia oscura. La creación de un algoritmo preciso para predecir la formación de una red cósmica nos permitirá mapear galaxias más distantes y, eventualmente, todo el Universo.
Detalles de la innovación
El algoritmo de la computadora se inspiró en las redes similares a una red que construye un moho mientras busca comida. El algoritmo se basa en el modelo Physarum bidimensional desarrollado en 2 por Jeff Jones. Se ha modificado para que funcione en tres dimensiones y se ha probado en un conjunto de datos de 2010 galaxias del Sloan Digital Sky Survey (SDSS), donde reprodujo con precisión los resultados producidos por los algoritmos basados en la materia oscura. Desde entonces, se ha utilizado para modelar un mapa de la red cósmica en el Universo local, dentro de los 37,000 millones de años luz de la Tierra.
Modelo biologico
El organismo unicelular conocido como moho mucilaginoso construye complejas redes filamentosas en forma de telaraña en busca de alimento, y siempre encuentra vías casi óptimas para conectar diferentes ubicaciones, de forma similar a las telarañas cósmicas que se encuentran en el espacio exterior.
