Avida y la evolución biológica

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clusterCuando pretendemos estudiar la evolución biológica nos enfrentamos a un obstaculo desalentador, la evolución es extremadamente lenta y por ende es imposible reproducirla en nuestros laboratorios en nuestras cortas vidas. Como estudiar un fenómeno que ha ocurrido en el marco de eras geológicas en nuestros limitados periodos de vida. Por decadas hemos realizados experimentos con organismos de corto periodo de  vida y alto nivel reproductivo , o sea hemos estudiados organismos que proveen cientos de generaciones en un corto periodo de tiempo. También hemos trabajado con microorganismos como bacterias que se reproducen a una velocidad altisima pero estos experimentos toman también tiempo, son complejos en su implementación , en particular la data que buscamos es tremendamente dificultosa de obtener y además es dificil de hacer un buen trabajo estadístico en el ambiente bacterial. Las respuestas que hemos obtenidos en esos estudios son basicamente asociados a la microevolución , pero nada significativo hemos podido obtener en torno al sensitivo tema de la macroevolución. Tal parecería que la evolución quedaria para siempre recluida a las area de la obervación y discusiones teóricas.  La repuesta a estas limitaciones para hacer experimentos en torno a la evolución biológica están en el uso de la simulación digital y en el desarrollo de algoritmos que simulen el proceso evolutivo y su implementación efectiva como softwares. Dado lo complejo del proceso de evolución biológica, el inmenso número de variables envuelto en el proceso, nuestra ignorancia parcial de la interacción de esas variables unas con otras, y otros factores vitales en la evolución que solo conocemos parcialmente su accionar me temo que la obtención de un modelo y algoritmo que reproduzca fielmente a la evolución es imposible por ahora. Pero si creo que en la medida que ganemos entendimiento de este proceso evolutivo, y el software sea enriquecido y corregido en algún error, nuestra simulaciones y algoritmos podrán mejorar  y rendir mejores resultados y predicciones.
El software Avida es una plataforma virtual y de modelación de la evolución biológica. Está basado en el analisis de la autoreplicación de organismos digitales o sea de programas de computación. Este software fue inspirado por el juego digital Tierra. El programa Tierra simula un sistema evolucionario al introducir programas de computadoras que compiten por los recursos de la computadora como ciclos del microprocesador , espacio en el cache, y espacio en memoria. El software Avida establece que cada organismo digital “vive” en su propia región de memoria RAM y es ejecutado por su propio procesador virtual como un proceso independiente. Esencialmente cada organismo digital es independiente uno de otro porque ninguno de estas entidades digitales puede acceder a la memoria de la otra (no para leer  ni para escribir) y solo puede ejecutar codigo que esté definido para su propio espacio de memoria. La diferencias fundamentales entre Avida y Tierra son que en el software Tierra los organismos digitales comparten y compiten por el solo microprocesador de la computadora, aun mas diferente es que los CPUs virtuales de diferentes organismos digitales corren a diferentes velocidades, o sea que diferentes organismos ejecutan diferentes números de instrucciones en el mismo perido de tiempo. La velocidad a la cual corre cada organismo digital en su propio CPU virtual está determinada por una jerarquia de tareas, que les confiere prioridades. En el software Avida los organismos digitales compiten por recursos de la computadora de un modo independiente uno de otro, algo que replica y simula de un modo mas realista y efectivo la evolución biológica. Hay algo que debemos tener presente,  que tanto el ADN como un programa de computación pueden ser reducidos a grupos de instrucciones encaminados a cumplir propositos. El ADN instruye a la celula como producir proteinas y un programa instruye al CPU como procesar información. Estos organismos digitales se hacen replicas de si mismos  a un elevado ritmo  y sufren cambios aleatorios en sus intrucciones similares a las mutaciones en el ADN de especies biológicas. El programa matiene records de todas las generaciones , las variedades de mutantes  y sus proporciones numéricas desde el comienzo de la simulación.

En el verano de 1993, Charles Ofria y C. Titus Brown se unieron a Adami para desarrollar una nueva plataforma que simule la evolución biológica, el resultado seria Avida. Esta plataforma fue diseñada para tener una configuración detallada y versatil junto a una elevada capacidad para registrar todas las variables contempladas en una población de organismos digital. Como expuse anteriormente en el software Tierra los organismos digitales eran ejecutados sequencialmente, el nuevo sistema Avida adoptó un enfoque paralelo donde los organismo digitales competian por  recursos computacionales independiente unos de los otros , algo mucho mas cercano a la dinámica de la evolución. Los estudios realizados hasta ahora han probado ser inconclusivos , parciales pero espero que en la medida que el software sea mejorado, por lo menos seamos capaces de ganar un entendimiento de como una poblacion que crece a la par de su diversidad reacciona frente a presiones selectivas. Por ahora es un buen comienzo, en lo que nos tomamos los proximos siglos en identificar y entender todas las variables, factores, constrains y dinámicas que conforman a la evolución biológica.

web20MSU Digital Evolution Laboratory (Devolab)

Avida no es una simulación de la evolución, es una instancia de esta. Todas las partes esenciales de los proceso Darwinianos estan presente. Estos organismos digitales se replican, mutan, compiten entre ellos por recursos computacionales. El proceso de selección natural está ocurriendo en este contexto. Si esa es la definición central de vida, entonces estos organismos cuentan como ella.  

Robert Pennock

Citation: O’Neill B (2003) Digital Evolution. PLoS Biol 1(1): e18. doi:10.1371/journal.pbio.0000018

 Published: October 13, 2003

Copyright: © 2003 Public Library of Science. This is an open-access article distributed under the terms of the Public Library of Science Open-Access License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Bill 0’Neill is a freelance journalist from London, United Kingdom. E-mail: billoneill@cix.co.uk.

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