Computación celular con membranas: un estudio de modelos de cómputo bioinspirados

Pérez Pérez, David (2016). Computación celular con membranas: un estudio de modelos de cómputo bioinspirados. Tesis (Doctoral), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.39518.

Descripción

Título: Computación celular con membranas: un estudio de modelos de cómputo bioinspirados
Autor/es:
  • Pérez Pérez, David
Director/es:
  • Rodríguez-Patón Aradas, Alfonso
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Los resultados presentados en la memoria de esta tesis doctoral se enmarcan en la denominada computación celular con membranas una nueva rama de investigación dentro de la computación natural creada por Gh. Paun en 1998, de ahí que habitualmente reciba el nombre de sistemas P. Este nuevo modelo de cómputo distribuido está inspirado en la estructura y funcionamiento de la célula. El objetivo de esta tesis ha sido analizar el poder y la eficiencia computacional de estos sistemas de computación celular. En concreto, se han analizado dos tipos de sistemas P: por un lado los sistemas P de neuronas de impulsos, y por otro los sistemas P con proteínas en las membranas. Para el primer tipo, los resultados obtenidos demuestran que es posible que estos sistemas mantengan su universalidad aunque muchas de sus características se limiten o incluso se eliminen. Para el segundo tipo, se analiza la eficiencia computacional y se demuestra que son capaces de resolver problemas de la clase de complejidad ESPACIO-P (PSPACE) en tiempo polinómico. Análisis del poder computacional: Los sistemas P de neuronas de impulsos (en adelante SN P, acrónimo procedente del inglés «Spiking Neural P Systems») son sistemas inspirados en el funcionamiento neuronal y en la forma en la que los impulsos se propagan por las redes sinápticas. Los SN P bio-inpirados poseen un numeroso abanico de características que ha cen que dichos sistemas sean universales y por tanto equivalentes, en poder computacional, a una máquina de Turing. Estos sistemas son potentes a nivel computacional, pero tal y como se definen incorporan numerosas características, quizás demasiadas. En (Ibarra et al. 2007) se demostró que en estos sistemas sus funcionalidades podrían ser limitadas sin comprometer su universalidad. Los resultados presentados en esta memoria son continuistas con la línea de trabajo de (Ibarra et al. 2007) y aportan nuevas formas normales. Esto es, nuevas variantes simplificadas de los sistemas SN P con un conjunto mínimo de funcionalidades pero que mantienen su poder computacional universal. Análisis de la eficiencia computacional: En esta tesis se ha estudiado la eficiencia computacional de los denominados sistemas P con proteínas en las membranas. Se muestra que este modelo de cómputo es equivalente a las máquinas de acceso aleatorio paralelas (PRAM) o a las máquinas de Turing alterantes ya que se demuestra que un sistema P con proteínas, es capaz de resolver un problema ESPACIOP-Completo como el QSAT(problema de satisfacibilidad de fórmulas lógicas cuantificado) en tiempo polinómico. Esta variante de sistemas P con proteínas es muy eficiente gracias al poder de las proteínas a la hora de catalizar los procesos de comunicación intercelulares. ABSTRACT The results presented at this thesis belong to membrane computing a new research branch inside of Natural computing. This new branch was created by Gh. Paun on 1998, hence usually receives the name of P Systems. This new distributed computing model is inspired on structure and functioning of cell. The aim of this thesis is to analyze the efficiency and computational power of these computational cellular systems. Specifically there have been analyzed two different classes of P systems. On the one hand it has been analyzed the Neural Spiking P Systems, and on the other hand it has been analyzed the P systems with proteins on membranes. For the first class it is shown that it is possible to reduce or restrict the characteristics of these kind of systems without loss of computational power. For the second class it is analyzed the computational efficiency solving on polynomial time PSACE problems. Computational Power Analysis: The spiking neural P systems (SN P in short) are systems inspired by the way of neural cells operate sending spikes through the synaptic networks. The bio-inspired SN Ps possess a large range of features that make these systems to be universal and therefore equivalent in computational power to a Turing machine. Such systems are computationally powerful, but by definition they incorporate a lot of features, perhaps too much. In (Ibarra et al. in 2007) it was shown that their functionality may be limited without compromising its universality. The results presented herein continue the (Ibarra et al. 2007) line of work providing new formal forms. That is, new SN P simplified variants with a minimum set of functionalities but keeping the universal computational power. Computational Efficiency Analisys: In this thesis we study the computational efficiency of P systems with proteins on membranes. We show that this computational model is equivalent to parallel random access machine (PRAM) or alternating Turing machine because, we show P Systems with proteins can solve a PSPACE-Complete problem as QSAT (Quantified Propositional Satisfiability Problem) on polynomial time. This variant of P Systems with proteins is very efficient thanks to computational power of proteins to catalyze inter-cellular communication processes.

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ID de Registro: 39518
Identificador DC: http://oa.upm.es/39518/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:39518
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.39518
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 01 Mar 2016 14:17
Ultima Modificación: 01 Oct 2016 22:30
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