Már elérhető az az algoritmus, ami pontosan kiszámítja az adatátviteli sebességet

Az AMOLF kutatói létrehoztak egy új numerikus technikát, ami képesség teszi az adatátviteli sebesség pontos kiszámítását bármelysztochasztikus rendszer számára. A technika úgy működik, hogy átlagolja a rendszereben a különböző útvonalakon átáramló információt.

Idén 75 éve, hogy Claude Shannon, az információelmélet atyja megmutatta, hogy az információ-átvitel hogyan kvantifikálható matematikailag, azaz az úgynevezett adatátviteli sebességen keresztül. Mégis mostanáig ez a kvantifikálás csak megközelítőleg volt lehetséges. Az AMOLF kutatói egy bécsi kollégával együttműködve most létrehoztak egy olyan szimulációs technikát, ami - első ízben - lehetővé teszi, az adatátviteli sebességet pontos kiszámítását bármely rendszer számára. A kutatók az eredményeiket október 26-án a Physical Review X magazinban publikálták. - írja az AMOLF honlapján.

Ehhez az AMOLF kutatók létrehoztak egy új szimulációs algoritmust. Az algoritmus egy komplex fizikai rendszert reprezentál, ami egy olyan összekapcsolt hálózat, ami az információt a csomópontjai közti összeköttetés révén továbbítja.

AMOLF Forrás: https://amolf.nl/news/algorithm-now-available-for-computing-the-information-rate-exactly

A kutatók azt feltételezték, hogy ha megvizsgálják az összes különböző útvonalat, amin az információ áthaladhat ebben a hálózatban, akkor lehetséges, hogy pontosan megkapják az adatátviteli sebességet. Kiderült, hogy az ötlet élenjáró szimulációs technikákkal kombinálva olyan jól működik, hogy még az olyan komplex rendszerek esetén is pontosan kiszámítható az adatátviteli sebesség, mint a bakteriális kemotaxis rendszer, ami több száz kémiai reakciót tartalmaz.

A bakteriális kemotaxis rendszer az az információ-feldolgozó rendszer, ami képesség teszi a bacikat, hogy az élelem felé, vagy a toxikus kemikáliáktól elfelé ússzanak. A baktériumok által átadott információ mennyiség közvetlenül kísérletileg nem mérhető: csak megközelítést alkalmazó kísérleti adatokból lehet megbecsülni. Nemrégiben a Yale egy kísérleti csapata használta ezt a megközelítést, hogy megbecsüljék a bakteriális kemotaxis rendszer adatátvitelét. Mégsem tudni, hogy mennyire pontos a becslésük.

Az AMOLF kutatói létrehoztak egy új numerikus technikát, ami képesség teszi az adatátviteli sebesség pontos kiszámítását bármelysztochasztikus rendszer számára. A technika úgy működik, hogy átlagolja a rendszereben a különböző útvonalakon átáramló információt. Forrás: https://amolf.nl/news/algorithm-now-available-for-computing-the-information-rate-exactly

Az AMOLF elméleti kutatói egy más módszert alkalmaztak. Több évtizedes biológiai kísérletek alapján a kemotaxis egy pontos modelljét hozták létre. Erre a modellre alkalmazták numerikus technikájukat és azt találták, hogy kiszámolt ráta eltér a Yale csapat által mért rátától. Ezért felmerült a kérdés: Mi okozza a szimulációk és a kísérletek közti diszkrepanciát? Két válasz volt lehetséges: vagy az AMOLF által használt kemotaxis modell mégsem nem volt olyan pontos, vagy a Yale csapat által használt megközelítés volt rossz.

Megnézték újra a kísérleti adatokat és kiderült, hogy a létező és széles körben használt bakteriális kemotaxis modell hibás. Miután az AMOLF kutatók kijavították a kemotaxis modell hibáját, a kiszámolt adatátviteli sebesség egyezett a kísérletileg kapott rátával.

Az elemzés tehát azt mutatja, hogy az a megközelítés, amivel a kísérleti kutatók kiszámolták az információs rátát pontos a speciális kísérletek feltételeihez. Az elemzés azonban azt is feltárta az elmúlt évtizedekben létrehozott kemotaxis modell alapvető hibáit is. További kutatás szükséges, hogy kiderítsék ennek a felfedezésnek az alkalmazásait ahhoz, hogy jobban megismerjük a bakteriális kemotaxis rendszert.

A bakteriális kemotaxis rendszer csak egy példa, ahol az új szimulációt alkalmazni lehet, hogy új ismereteket szerezzünk a fizikai rendszerekről. A technika teljesen általános és a biológián kívül rendszerek széles skáláján alkalmazható, például az optikai rendszerekben, a mechanikai rendszerekben, a kvantum rendszerekben.

(Forrás: AMOLF: https://amolf.nl/)