Majhna ameba najde rešitev problema trgovskega potnika hitreje od računalnika.
Zamislite si, da ste trgovski potnik in potujete od mesta do mesta in prodajate svoje blago. Ker vnaprej veste, katera mesta boste obiskali, si seveda poskušate pot čim bolj optimizirati, saj boste s tem privarčevali na času in potnih stroških. Toda kako izračunati najoptimalnejšo pot?
Težavi sta vsaj dve. Prva je ta, da za izračun ni nobene univerzalne formule, drugi pa, da se problem z dodajanjem novih mest hudo zapleta. Za začetno mesto si lahko izberemo eno izmed N-tih. Za naslednje nam preostane N-1 možnosti. Spet za naslednje N-2 in tako naprej. Vidimo, da moramo na ta način preveriti N! možnosti. Če je vseeno, s katerim mestom začnemo (najkrajša pot je še zmeraj ista), saj so vsa del optimalne rešitve, dobimo (N-1)! možnosti. Če pa še predpostavimo, da je vseeno, v kateri smeri obhodimo mesta (dolžina poti je enaka v obe smeri), dobimo (N-1)!/2 možnosti. Že pri N=6, torej šestih mestih, imamo v najboljšem primeru na voljo kar 60 možnih poti, če pa moramo začeti v točno določenem mestu ali smer obpotovati v točno določeni smeri, pa se to število seveda krepko poveča in kaj hitro preide v tisoče.
Problem trgovskega potnika spada med tako imenovane NP-polne probleme, kar pomeni, da ni znan noben polinomski algoritem, ki bi ga rešil, in zelo malo verjetno je, da obstaja. Ti problemi zelo (eksponentno) hitro postanejo zelo zapleteni in so zato zelo primerni v sistemih šifriranja, rudarjenja za kriptovalutami in podobno. In v njih se tudi uporabljajo, zato ni čudno, da je zanimanje za reševanje tovrstnih problemov veliko.
Skupina raziskovalcev tokijske univerze Keio je sedaj našla dokaj nenavaden, a izredno učinkovit način rešitve problema trgovskega potnika. Namesto računalniškega algoritma, kot je bilo to v navadi do sedaj, so uporabili – amebo. Točneje Physarumpolycephalum oziroma sluzni kalup, v katerega so naselili to amebo, ki jo pogosto najdemo v temnih in vlažnih prostorih. Ta ameba je zelo preprost organizem, ki opravlja dve funkciji – premika se protiviruhrane in stranodsvetlobe. Milijoni let evolucije so amebo »natrenirali« do te mere, da je pri obeh opravilih izredno učinkovita.
Znanstveniki so amebo zaprli v poseben kalup, iz katerega so segali majhni kanalčki. Na konec vsakega od teh kanalčkov so znanstveniki nastavili hrano. Ameba je začela skozi kanalčke proti tej hrani stegovati svoje vitice, to početje pa je sprožilo svetlobni impulz v drugih kanalčkih. Situacija je seveda malce drugačna predstavitev problema trgovskega potnika. Vsak kanal predstavlja mesto na poti trgovskega potnika. Ko ameba iztegne svoje vitice po neme kanalu, to povzroči prižiganje luči v drugih kanali, s tem da dlje kot je mesto, hitreje se bo luč ugasnila.
Vse skupaj se sliši kot pot »okoli riti v žep«, a ni tako. Amebi ni potrebno računati vsake proti posebej, kot to počnejo računalniški algoritmi. Namesto tega organizem pasivno reagira na razmere in se jim prilagaja sebi v prid. To pa pomeni, da se za amebo z dodajanjem mest problem časovno ne zapleta in je več ali manj enako učinkovita ne glede na število »mest«.
To je vse skupaj lepo in prav, toda kako sedaj iz tega razviti nekaj, kar nam bo koristilo pri reševanju tovrstnih težav, ki jih najdemo povsod, od ekonomije do oglaševanja? To, kar zna ameba sama od sebe, je sedaj potrebno spraviti v nek algoritem. Za algoritem pa je potrebno poznati način, kako ameba vse skupaj rešuje. To pa je naloga, ki jo bo sedaj potrebno rešiti. In je daleč od preproste.
Za izboljšanje uporabniške izkušnje ta spletna stran uporablja piškotke. Poleg piškotkov,
ki zagotavljajo funkcionalnost spletne strani, uporabljamo tudi piškotke
za potrebe spletne analitike in integracijo socialnih omrežij.