Le développement de réseaux de neurones ou d’outils d’IA pour l’analyse de données augmente de façon exponentielle. Cependant, les réseaux existant dans les écosystèmes naturels, tels que les réseaux de relations interspécifiques, ont un potentiel de traitement de l’information qui est resté largement inexploité.
Maintenant, une étude menée à l’Université de Kyoto a démontré la puissance de calcul des écosystèmes, offrant une nouvelle direction pour le développement rapide des technologies d’IA. Les simulations ont confirmé que les réseaux écologiques, tels que les interactions proie-prédateur, peuvent traiter efficacement l’information et être utilisés comme ressource informatique.
« Nous avons nommé cette approche l’informatique des réservoirs écologiques », explique l’auteur principal de l’Université de Kyoto, Masayuki Ushio.
Les chercheurs ont développé deux types de calcul de réservoir écologique comme preuve de concept que les réseaux écologiques ont une puissance de calcul.
L’un d’entre eux est une approche informatisée appelée calcul in silico des réservoirs écologiques, qui modélise la dynamique hypothétique de l’écosystème et simule la réponse du système. Le second est un système empirique appelé calcul de réservoir écologique en temps réel, qui utilise la dynamique de population en temps réel de l’organisme unicellulaire Tetrahymena thermophila.
Dans la seconde approche, pour confirmer la puissance de calcul d’un système écologique naturel, l’équipe d’Ushio a mis en place un dispositif expérimental utilisant Tetrahymena thermophila. Après avoir entré des valeurs comme la température du milieu de culture – ou des données d’entrée – l’équipe a obtenu des nombres de cellules comme sortie du système. L’étude a confirmé la possibilité que la population de Tetrahymena puisse faire des prédictions dans un avenir proche de séries chronologiques écologiques.
« Nos résultats suggèrent également qu’il pourrait y avoir un lien entre une biodiversité élevée et une puissance de calcul élevée, mettant en lumière de nouvelles valeurs de biodiversité jusque-là inconnues », ajoute Ushio, actuellement chercheur principal à l’Université des sciences et technologies de Hong Kong.
« Une relation directe entre la diversité d’une communauté et sa capacité de calcul peut améliorer son quotient de biodiversité. »
Les communautés écologiques traitent une grande quantité d’informations en temps réel dans un écosystème naturel, où le potentiel des interactions écologiques pour servir de nouvelle méthode de calcul est considérablement élevé.
« Notre nouvelle méthode informatique pourrait conduire à l’invention de nouveaux types d’ordinateurs. De plus, en développant un moyen de mesurer la capacité de traitement de l’information d’un écosystème naturel, nous pourrions trouver des indices sur la façon dont la dynamique de l’écosystème est maintenue », conclut Ushio.
L’article « Capacité de calcul de la dynamique écologique » est publié dans Science ouverte de la Société royale.
Plus d’information:
Capacité de calcul de la dynamique écologique, Science ouverte de la Société royale (2023). DOI : 10.1098/rsos.221614. royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.221614