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iGEM-M´ exico Genaro Ju´ arez Mart´ ınez Resumen Introducci´onacomputaci´onno-convencional y aut´omata celular Genaro Ju´ arez Mart´ ınez http://uncomp.uwe.ac.uk/genaro/ Unconventional Computing Group Faculty of Computing, Engineering and Mathematical Sciences University of the West of England Bristol, United Kingdom iGEM-M´ exico Marzo 27 del 2008.

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Genaro JuarezMartınez

ResumenIntroduccion a computacion no-convencionaly automata celular

Genaro Juarez Martınezhttp://uncomp.uwe.ac.uk/genaro/

Unconventional Computing GroupFaculty of Computing, Engineering and Mathematical Sciences

University of the West of EnglandBristol, United Kingdom

iGEM-MexicoMarzo 27 del 2008.

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Resumen

Resumen

Se presenta una introduccion general de la teorıa de lacomputacion, el concepto de computacion no-convencional,automata celular (AC) y algunos recientes resultados parasimular procesos con AC. Esta introduccion se enfoca alproblema de llegar a simular procesos biologicos con AC y suproyeccion a procesos computables en ambientes no-lineales,para el grupo de investigacion iGEM-Mexico.

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Computacion

Computacionno-convencional

Part I

Computacion

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion clasica

Procesos computables

Un proceso computable es aquel que puede ser descritoiterativamente por una sucesion de pasos, orginando dosimplicaciones:

1. Que procesos pueden ser descritos?

2. Existen procesos que pueden estar bien definidos peroque no pueden ser descritos completamente?

es decir, que procesos son computables y no computables.

De esta manera, si tenemos un conjunto de procesoscomputables entonces todos ellos pueden ser descritos atraves de un algoritmo.

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion clasicaLa teorıa de lenguajes formales nos da un esquema paraestudiar conjuntos de cadenas desde un alfabeto finito. Loslenguajes pueden ser vistos como entradas de algunas clasesde maquinas o como el producto final de un sistema desustituciones.

lenguaje estructura

recursivamente enumerables maquina de Turing

sensitivos de contexto automata de lımite lineal

libres de contexto automata de pila

regular automata finito

Table: Clases de lenguajes y maquina asociada.

El modelo basico de estas maquinas para estos lenguajes ynecesaria para toda computacion, es la maquina de Turing.La importancia de asociar una maquina o sistema paradeterminar cada tipo de lenguaje nos lleva a una clasificacionde lenguajes (jerarquıa de Chomsky).

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion clasica

I Dentro del estudio para llevar a cabo computaciones esposible lograrlo desde la implementacion de mecanismosabstractos como son: maquinas de Turing, sistemasPost, redes neuronales, maquinas finitas, compuertaslogicas, sistemas de Lyndermayer o cualquier sistemacomputacionalmente equivalente Turing.

I Un aspecto interesante en teorıa de la computacion esel estudio de sistemas universales, elementosuniversales, maquinas universales y finalmente sistemasmınimos universales.

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion clasicaToda la computacion realizada hasta ahora es a traves detransformaciones seriales. Ellas se realizan internamente enel microprocesador o cualquier dispositivo electronico de lacomputadora.

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

Software libre enAC

Computacion convencionalToda la computacion realizada hasta ahora es a traves detransformaciones seriales. Ellas se realizan internamente enel microprocesador o cualquier dispositivo electronico de lacomputadora.

NOT

NOT

OR

OR

AND

x1'

x2'

x1

x2

Figure: Implementacion de una red derivada de la funcion normaldisyuntiva f9 = x

1 · x′

2 + x1 · x2. En un circuito utilizando lascompuertas logicas or, not y and.

Figure: Implementacion de una red derivada de la funcion normaldisyuntiva f9 = x

1 · x′

2 + x1 · x2. En un circuito utilizando lascompuertas universales logicas or, not y and.

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion no-convencional

¿Que es computacion no-convencional?

Un esquema de computacion que actualmente es visto comono-convencional debe ser porque su desarrollo aun no esdisponible o terminado [Toffoli 1998].

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion no-convencional

Computacion no-convencional podemos decir que esinvestigada y desarrollada en tres grandes ciencias. Ademas,la mencionada computacion no-convencional es relacionadaal naciente concepto de computacion natural y sistemascomplejos.

Tres ciencias convergen

1. Computacion en fısica cuantica (computadora 7-qubit)

2. Computacion quımica (computadora de reaccion ydifusion)

3. Computacion biologica (computadora auto-ensamblada)

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Computacion

Computacionno-convencional

Computacion no-convencionalIlustramos la implementacion e interpretacion de unacompuerta majority en un quantum-dot basado en AC.Cada celula cuantica cambia de polarizacion (estado) alrecibir un estımulo.

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

Software libre enAC

Computacion no-convencional

célula cuántica - dot

polarización -1 polarización +1

0 1f = x1x2+x1x3+x2x3

x1

x2

x3

Figure: Implementacion de la compuerta cuantica majorityf = x1x2 + x1x3 + x2x3.

Figure: Implementacion de una compuerta majority en unquantum-dot AC.

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

Software libre enAC

Part II

Automata Celular

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Automata celularDefinicionUn automata celular es un sistema dinamico discretoevolucionando en un arreglo regular infinito.

La dinamica es la siguiente. Tenemos un conjunto finito de

estados (nuestro alfabeto) y una funcion local afectando una

cantidad de estados dentro del arreglo regular, donde cada

elemento del arreglo toma un valor del conjunto de estados y es

llamada una celula. El arreglo regular es mejor conocido como el

espacio de evoluciones dentro de la literatura de automata celular

(AC). La funcion local es importante porque determina el

comportamiento del AC en estudio. La funcion local es

determinada por una celula central y sus celulas vecinas, formando

una vecindad. La vecindad es el numero de argumentos que la

funcion local recibe. Finalmente las transformaciones

determinadas para cada vecindad diferente corresponden a un

elemento del conjunto de estados. Como ingrediente final

necesitamos una asignacion de estados en el espacio de

evoluciones que representa la configuracion inicial del sistema.

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Automata celular

Entonces podemos definir formalmente un AC de la siguientemanera:

DefinicionUn automata celular es una 4-tupla A =< Σ, u, ϕ, c0 >evolucionando en d ∈ Z+ dimension, con un conjunto finitode estados Σ, una coneccion local u tal que u = {xi ,j ,...,n:d},la funcion de transicion ϕ : u → Σ y la condicion inicial delsistema c0.

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

Software libre enAC

Algunos espacios de evolucionesAutomata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

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Algunos espacios de evoluciones

1D

2D

3D

Figure: AC puede evolucionar en alguna d-dimension.Figure: AC puede evolucionar en alguna d-dimension.

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

Software libre enAC

Dinamica en una dimensionAutomata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

Software libre enAC

AC en una dimension

t

t+1

t+n

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Dinamica en dos dimensiones

En dos dimensiones tenemos un arreglo definido por lasparejas ordenadas Z× Z. De igual manera que unadimension, cada una de las celulas xi ,j toma un elemento delconjunto de estados Σ.

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

Software libre enAC

AC en dos dimensiones

En dos dimensiones tenemos un arreglo definido por lasparejas ordenadas Z× Z. De igual manera que unadimension, cada una de las celulas xi ,j toma un elemento delconjunto de estados Σ.

Figure: Espacio de evoluciones en dos dimensiones.Figure: Espacio de evoluciones en dos dimensiones.

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Estructura general

Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Tipos de vecindadLa regla de evolucion puede encontrar algunas variantes atraves de la historia. Sin embargo, solo consideramos lasmas conocidas. Iniciamos con la vecindad de von Neumanndefinida para una celula central y sus vecinos ortogonales(figura a). La vecindad de Moore que ademas de los vecinosortogonales se consideran los vecinos diagonales (figura b).Por ultimo la vecindad hexagonal (figura c).

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

Software libre enAC

AC en dos dimensionesLa regla de evolucion puede encontrar algunas variantes atraves de la historia. Sin embargo, solo consideramos lasmas conocidas. Iniciamos con la vecindad de von Neumanndefinida para una celula central y sus vecinos ortogonales(figura a). La vecindad de Moore que ademas de los vecinosortogonales se consideran los vecinos diagonales (figura b).Por ultimo la vecindad hexagonal (figura c).

(a) (b) (c)

Figure: Tipos de vecindad en dos dimensiones.Figure: Tipos de vecindad en dos dimensiones.

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Dinamica en AC

Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Clases de Wolfam

Wolfram realiza todo un estudio sistematico en AC de unadimension. Una de sus principales aportaciones son lasconocidas clases de Wolfram. Karel Culik II define estasclases de la siguiente manera:

Clasificacion

I Un AC es de clase I si existe un estado estable xi ∈ Σtal que todas las configuraciones finitas xi evolucionan ala configuracion homogenea de xi .

I Un AC es de clase II si existe un estado estable xi ∈ Σtal que cualquier configuracion finita tiene unaevolucion que llega a ser periodica.

I Un AC es de clase III si existe un estado estable xi ∈ Σtal que para alguna pareja de configuraciones finitas xi

de ci y cj , es decidible si ci evoluciona a cj .

I Un AC es de clase IV si incluye todo AC.

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Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Clases de WolframAutomata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

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Clases de Wolfam

Regla 0 Regla 15

Regla 90 Regla 54

Figure: Cuatro clases en AC de una dimension.Figure: Cuatro clases en AC elemental de una dimension.

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Tipos de AC

Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Procesos con AC en biologıaSimulacion de un patron como luminicencia basado en la regla dedifusion. El fenomeno es reproducido a traves de pequenascolonias de celulas vivas convergiendo en osciladores de perıododos.

Figure: Simulando un patron como luminicencia con la regla dedifusion.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Procesos con AC en quımica o biologıaSimulacion de patrones espirales con AC en dos dimensiones,hexagonal y con tres estados: activador, inhibidor yrefractorio.

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

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Procesos naturalesAutomata celular con comportamiento complejo escaracterizado por aquellas reglas de evolucion que soportanpartıculas.Sin embargo debemos considerar dos cosas. Simularprocesos biologicos y procesos computables, porque ambasestablecen una divison muy fuerte en su implementacion yen su ingenierıa.

Figure: Simulando patrones espirales con tres estados (DDLABsoftware).

Figure: DDLAB simulacion definiendo patrones espirales.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Procesos con AC en computacionAvances en AC con tres estados simulando compuertas logicas atraves de un sistema de partıculas mobiles y estacionarias.

Automata Celular

Genaro

Estructura generalAC en una dimensionAC en dos dimensionAC en tres dimensionEl automata de vonNeumannEl automata deConwayLos automatas deWolframMorfologıa en ACAC complejo

Conclusiones

Referencias

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Regla Spiral

Figure: Localidades en la regla hexagonal Spiral.Figure: Regla espiral – un AC hexagonal bidimensional.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Procesos con AC en computacionAvances en AC simulando compuertas logicas a traves de unsistema de competicion en canales de comunicacion, choquesy propagacion de ondas.

(a) (b)

I/0

I/1

I/1

O/1

I/0

I/1

I/1 O/1

Figure: Implementacion de la compuerta majority en un ACbidimensional, binario y con funcion semi-totalıstica.

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Los automatas deWolfram

Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Procesos con AC en biologıaConstruccion de patrones con AC en dos dimensiones.

Figure: Modelos depredador-presa, propagacion de virus ocrecimiento de poblaciones.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Referencias

John E. Hopcroft and Jeffrey D. UllmanIntroduction to Automata Theory Languajes, andComputationAddison-Wesley Publishing Company, 1987.

Marvin MinskyComputation: Finite and Infinite MachinesPrentice Hall, 1967.

Andrew AdamatzkyComputing in Nonlinear Media and Automata CollectivesInstitute of Physics Publishing, Bristol and Philadelphia, 2001.

Tommaso Toffoli and Norman MargolusCellular Automata MachinesThe MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1987.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

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Referencias

Stephen WolframA New Kind of ScienceWolfram Media, Inc., Champaign, Illinois, 2002.

A. Deutsch and S. DormannCellular Automaton Modeling of Biological PatternFormationBirkhauser Boston, 2004.

Tommaso ToffoliNon-Conventional ComputersEncyclopedia of Electrical and Electronics Engineering (J.Webster ed.), Wiley & Sons (1998).

Genaro Juarez Martınez, Andrew Adamatzky and Ben DeLacy CostelloOn logical gates in precipitating medium: cellular automatonmodelarXiv:0802.3891v1 [nlin.CG], February 2008.

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Simulacion deprocesos con AC

Procesos con AC

Referencias

Software libre enAC

Referencias

Andrew Adamatzky and Andrew WuenscheComputing in ‘spiral rule’ reaction-diffusion cellularautomatonComplex Systems 16/4, 2006.

Andrew Adamatzky, Genaro Juarez Martınez, and Juan C.Seck Tuoh MoraPhenomenology of reaction-diffusion binary-state cellularautomataInt. J. of Bifurcation and Chaos 16/10:1–21, 2006.

Genaro Juarez Martınez, Andrew Adamatzky and Harold V.McIntoshLocalization dynamic in binary two-dimensional cellularautomaton: Diffusion RuleJ. of Cellular Automata, in press.

Genaro Juarez Martınez and Pablo Padilla LongoriaBiology patterns constructions with cellular automatain elaboration.

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Software libre para trabajar en AC

I Sistemas “OSXCA”: plataforma Macintoshhttp://uncomp.uwe.ac.uk/genaro/OSXCASystems.html

I Andrew Wuensche, sistema “Discrete Dynamics Lab”(DDLAB): plataformas Macintosh, Linux y Windowshttp://www.ddlab.org/

I Harold V. McIntosh, sistemas “NXLCAU”: plataformasNeXTSTEP y OpenStephttp://delta.cs.cinvestav.mx/˜mcintosh/oldweb/software.html

I Andrew Trevorrow y Tomas Rokicki, sistema “Golly”:plataformas Macintosh, Linux y Windowshttp://golly.sourceforge.net/