Alcuni studi sperimentali hanno dimostrato che la muffa Physarum polycephalum, una muffa mucillaginosa di colore giallastro che si nutre di spore e batteri, è in grado di compiere attività sorprendenti per un organismo così semplice, come trovare il cammino più corto in un labirinto. Da questi esperimenti e dal modello matematico da essi ricavato, i ricercatori dello IASI hanno sviluppato una rigorosa analisi matematica che conferma come il processo seguito dalla Physarum sia un perfetto 'algoritmo naturale' per l'ottimizzazione di rete, frutto di un'evoluzione di milioni di anni.
Negli esperimenti iniziali svolti nell'università giapponese dell'Hokkaido, la muffa è stata distribuita uniformemente sopra un labirinto dove sono stati collocati due fiocchi di avena, cibo di cui la muffa è ghiotta. Col passare delle ore, la muffa si ritraeva dai percorsi poco efficienti, concentrando la propria massa sul percorso più breve. Lo studio ha analizzato matematicamente il meccanismo biologico che conduce la muffa a riconfigurarsi nel cammino più breve: ogni 'capillare' della Physarum si espande o si contrae a seconda del maggiore o minore flusso di sostanze nutritive, secondo precise equazioni identificate dai biologi. A sua volta, la maggiore o minore dilatazione del condotto comporta una variazione del flusso attraverso di esso, dando luogo a un processo dinamico.
Lo studio svolto dai ricercatori dello IASI in collaborazione con colleghi del Max Planck Institute for Informatics di Saarbruecken (Germania) e presentato al convegno internazionale Symposium on Discrete Algorithms di Kyoto, ha evidenziato come l'ottimizzazione di rete sia una conseguenza matematica del meccanismo di regolazione dei capillari, indipendentemente dalla complessità della rete sottostante. Si potrebbe dire che l'evoluzione, in milioni di anni, ha messo a punto la regolazione dei capillari della Physarum in modo tale da ottenere l'algoritmo giusto per il problema del cammino più breve.
Questo tipo di ricerca ha due finalità. La prima è comprendere i meccanismi alla base del comportamento intelligente degli organismi più semplici: senza questo primo passo non si può sperare di afferrare i medesimi meccanismi negli organismi più evoluti e complessi come gli animali o l'uomo. La seconda è trovare approcci alternativi e potenzialmente fruttuosi per l'ottimizzazione di reti, per esempio il progetto di una rete di connettività a basso costo.
Focus