¿Cuál es el futuro de los cálculos computacionales? Hay quien podría decir que ya estamos tardando en centrarnos en ordenadores cuánticos que nos abran una nueva manera de realizar cálculos, mucho mas compleja pero al mismo tiempo mucho mas rápida. Es de esperar que cuando esta tecnología se popularice la sociedad pegue un salto enorme, ya sea en aspectos científicos como en la mejora del día a día. Sin embargo, no es la única rama que se está investigando.

Por ejemplo, unos ingenieros del MIT (Instituto Tecnologico de Massachusetts) están experimentando con células vivas para solucionar cálculos de todo tipo. Para realizar estas operaciones se usan funciones bioquimicas que ya están presentes en la célula en cuestión. Los cálculos se realizan haciendo que se activen ciertas proteínas dependiendo de los genes que se activen con un factor de activación, y la cantidad de estas moléculas es el resultado de la operación. Con esto han conseguido computar algoritmos, realizar divisiones y raíces cuadradas.

Un punto llamativo es que, a diferencia de los ordenadores actuales, este sistema no es digital, sino analógico. Parafraseando a Sarpeshkar, profesor asociado del MIT, los sistemas digitales tratan en términos de blanco y negro, mientras que el analógico puede tratar gris. Esto abre una gran cantidad de posibilidades, ya que los resultados no están constreñidos a un 1 o un 0: es posible generar algoritmos que solo se activen en caso de llegar a una determinada cantidad, o incluso es posible crear rangos de activación, por ejemplo, de 1 a 10,000.

Por tanto, los investigadores aseguran que la computación analógica es mas eficiente que la digital, y por tanto tiene mas potencial. Por ahora, el trabajo continúa, ya que estamos aún muy lejos de ver una aplicación práctica a este descubrimiento. Antes los ingenieros quieren probar a usar mas partes genéticas y otro tipo de células mas allá de las bacterianas. Pero en el futuro, la “biología sintética analógica”, como la definen, puede ser una revolución en el campo de la genética y la computación.

Fuente | Kurzweil