Ecologia ed evoluzione attraverso l'obiettivo algoritmico

Lo studio dell'ecologia e dell'evoluzione sta diventando sempre più matematico, ma la maggior parte degli strumenti teorici sembra provenire dalla fisica. Tuttavia, in molti casi i problemi hanno una natura molto discreta (si veda ad esempio SLBS00 ) e potrebbero beneficiare di una prospettiva informatica . Tuttavia, sono a conoscenza solo di alcuni seri risultati del TCS che provano a toccare questioni specifiche in ecologia ed evoluzione. Le due direzioni che mi vengono in mente sono:

1. Livnat, A., Papadimitriou, C., Dusho, J., & Feldman, MW [2008] "Una teoria della miscelabilità per il ruolo del sesso nell'evoluzione" PNAS 105 (50): 19803-19808. [ pdf ]

2. Valiant, LG [2009] "Evolvability" Journal of the ACM 56 (1): 3.

Il primo applica l'idea dell'analisi di algoritmi genetici per mostrare una differenza qualitativa tra il modo in cui gli organismi sessuali e asessuati si comportano nei paesaggi di fitness e ha portato a follow-up che aiutano a giustificare la modularità osservata. Quest'ultimo collega l'evoluzione e la teoria dell'apprendimento computazionale, per provare a dimostrare i risultati di evolvibilità e impositibilità. Ha influenzato una piccola raccolta di documenti, ma principalmente da altri scienziati informatici.

Ci sono più risultati in queste vene? Le loro altre applicazioni profonde / non banali dell'informatica teorica per comprendere l'ecologia e l'evoluzione mentre viene studiato dai biologi?

Gli appunti

• Non sono interessato ai risultati degli algoritmi genetici o evolutivi relativi all'ingegneria generale. Sebbene questa sia una parte molto interessante ed eccitante dell'informatica, la sua connessione con l'evoluzione studiata dai biologi è spesso superficiale. A volte (come in LPDF08) vengono realizzati collegamenti concreti, ma la maggior parte dei risultati standard non sono di interesse biologico, e quindi non mi interessano in questo post.

• La bioinformatica è un campo vicino, ma non è nemmeno quello che sto cercando. Sebbene possa essere usato per ricostruire cose come alberi filogenetici e quindi aiutare l'evoluzione / ecologia, gli aspetti teorici della CS non sono al centro della scena. Qui, i risultati del CS sembrano essere principalmente per perfezionare uno strumento che può essere utilizzato in gran parte come una scatola nera all'interno di teorie ben consolidate esistenti e non per costruire o estendere nuove teorie biologiche.

• Preferisco risultati che utilizzano aspetti moderni e non banali dell'informatica per influenzare la biologia a livello teorico (ma ancora rilevante per i biologi). In quanto tale, non sono così interessato a cose come la metabiologia di Chaitin .

Domande correlate

• Dichiarazioni disponibili sugli algoritmi genetici

• Lente algoritmica nelle scienze sociali

• Fonti per la teoria dei giochi evolutiva algoritmica

• Complessità computazionale nella finanza quantitativa

Hmmm. Per quanto riguarda le dinamiche evolutive / la teoria dei giochi, la mia opinione personale è che il documento Livnat et al. Che hai citato, mentre un lavoro molto bello, non sembra non "uscire" dall'approccio matematico standard alla teoria dei giochi evolutiva (vedi lavoro di ad es. Il gruppo di Martin Nowak , come il documento "0505 Evolutionary Dynamics on Graphs" ).

Quindi le due affermazioni che vorrei fare sono: in primo luogo, mentre questo è un ottimo lavoro in Evolutionary Dynamics che viene svolto da scienziati informatici, non lo collocherei personalmente all'interno di Theoretical Computer Science o come tutto ciò che è strettamente legato al TCS, tranne per la relazione preesistente tra teoria evolutiva e algoritmica del gioco. In secondo luogo, se sei propenso a non essere d'accordo, allora potresti essere sorpreso di quanto il campo della Evolutionary Dynamics abbia già condiviso / condiviso filosoficamente con TCS (ma non sono ancora sicuro che le tecniche siano così simili).

In generale, sarei propenso a dire che non esiste alcun lavoro lungo queste linee, incluso il riferimento che hai citato, che si adatta a ciò che sembra stia cercando, che penso sia una profonda connessione tra alcuni concetti / tecniche di base in TCS e lo studio dell'evoluzione. (Naturalmente, se qualcuno ha un'opinione diversa, per favore, dillo!)

Penso che la teoria dei giochi evolutiva o le dinamiche evolutive potrebbero beneficiare di più approcci algoritmici (come Livnat et al). Per un esempio particolare, vedo possibili estensioni piacevoli per considerare agenti evolutivi con abilità (limitate) computazionali, come modellato ad esempio da macchine a stati finiti. Ciò ci consentirebbe di studiare l'evoluzione di agenti discreti con strategie condizionali più complesse come tit-for-tat. Ho esaminato un po 'questo e sentito parlare di alcuni lavori preliminari in questo senso, ma non ho riferimenti da citare.

Ma anche questo esempio è un'applicazione piuttosto semplice, quindi i risultati di questo tipo probabilmente non risponderebbero ancora alla tua domanda.

D'altro canto, ho speranze molto più alte per l'apprendimento della teoria, che un giorno potrebbe anche creare delle buone connessioni con le dinamiche evolutive. Ma non ho molta familiarità con questi risultati, quindi lo lascerò agli altri per commentare.

(Modifica) Una potenziale connessione che dovrebbe essere menzionata è la relazione nota di apprendimento (ad esempio il "problema dell'esperto") e la convergenza agli equilibri nei giochi ripetuti. In particolare, ad esempio (vedi il commento di Aaron Roth per i dettagli), in una partita ripetuta, se tutti i giocatori stanno giocando strategie senza rimpianti, la distribuzione passata delle azioni converge in un equilibrio grossolano correlato della partita a round singolo. Potrebbe esserci qualcosa di interessante e di nuovo da dire al riguardo visto attraverso la teoria evolutiva della teoria dei giochi; Non ne sono sicuro.

Una (recente) linea di lavoro ha riguardato l'evoluzione asessuata con applicazioni alla progettazione di farmaci e utilizza interessanti tecniche a catena di Markov: Evolution Without Sex

ecco un nuovo documento notevole che collega evoluzione / genetica all'algoritmo di Moltiplicative Weight Update, anch'esso appena profilato dalla fondazione Simons e include un coautore citato nella domanda (Papadimitriou):

• Algoritmi, giochi ed evoluzione Erick Chastain, Adi Livnat, Christos Papadimitriou e Umesh Vazirani

  Anche gli studenti più evoluti dell'evoluzione, a partire dallo stesso Darwin, hanno occasionalmente espresso stupore per il fatto che il meccanismo di selezione naturale ha prodotto l'intera Vita come la vediamo intorno a noi. Esiste un modo computazionale per esprimere lo stesso stupore: "Quale algoritmo potrebbe realizzare tutto ciò in soli tre miliardi e mezzo di anni?" In questo documento proponiamo una risposta: dimostriamo che nel regime di selezione debole, lo standard le equazioni della genetica della popolazione che descrivono la selezione naturale in presenza del sesso diventano identiche a quelle di un gioco ripetuto tra geni giocati secondo gli aggiornamenti di peso moltiplicativo (MWUA), un algoritmo noto nell'informatica per essere sorprendentemente potente e versatile. MWUA massimizza un compromesso tra prestazioni cumulative ed entropia,

La recente indagine ad ampio raggio di Misha Gromov Cristalli, proteine, stabilità e isoperimetria (Bull. Amer. Math. Soc. 48 (2011), 229-257) è una ricca vena di argomenti matematici legati alla biologia (inclusi molti argomenti che si collegano al TCS metodi).

La domanda ha richiesto un elenco di

Risultati che utilizzano aspetti moderni e non banali dell'informatica [...] di natura molto discreta [...] attraverso una lente algoritmica

L'indagine di Gromov è più orientata verso questioni matematiche generali rispetto a specifici programmi di ricerca. Quindi il sondaggio può essere letto come una selezione di Gromov

Le domande che (potenzialmente) usano aspetti moderni e non banali dell'informatica [...] (molti dei quali) sono una natura molto discreta [...] attraverso (ciò che è spesso) una lente algoritmica.

Come un elenco di domande senza risposta piuttosto che un elenco di risultati noti, l'articolo di Gromov pone significative esigenze creative al lettore.

Forse la virtù principale dell'articolo è che l'autore è ... Misha Gromov !

purtroppo sembra esserci un enorme divario in termini di interesse / significato scientifico rispetto alla ricerca scientifica effettiva, come evidenziato anche dai voti alti su questa domanda rispetto ai voti bassi sulle risposte (e non aspettarsi di sfidare questo schema qui). sembra essere un programma di studio / ricerca molto importante alla base della teoria scientifica nella sua prima infanzia. ora abbiamo gli strumenti per fare esperimenti computazionali che possono sottoporre la teoria dell'evoluzione a vincoli di falsificabilità almeno nel senso che se la teoria dell'evoluzione è accurata, allora dovrebbe essere possibile modellarla / simularla almeno approssimativamente su un computer; ma sembra che ci siano pochissimi tentativi del progetto (che è, sicuramente, estremamente ambizioso per non dire altro).

per esempio, c'è qualche simulazione che abbina cambiamenti evolutivi noti nell'albero filogenetico per miliardi di anni? la sfida è interdisciplinare e trasversale e non sembra adattarsi perfettamente / esattamente ai campi / ai confini scientifici esistenti. notoriamente, sembra che non ci siano nemmeno grandi scienziati o biologi che propongono esplicitamente un simile programma di ricerca.

ecco alcuni altri riferimenti scoperti che sicuramente non si adatteranno strettamente ai criteri ristretti delineati nella domanda, ma potrebbero essere approssimativamente vicini:

• nel campo della "vita artificiale" c'è un certo interesse nel tentativo di simulare le condizioni che hanno portato alla "zuppa chimica" auto-organizzandosi in una sorta di forme di quasi-vita che mostrano aspetti di base della replicazione eccetera. ad esempio: THE EVOGRID: un approccio alle origini computazionali della vita è più difficile

  La ricerca per comprendere i meccanismi dell'origine della vita sulla Terra potrebbe essere rafforzata da simulazioni al computer di stadi plausibili nell'emergere della vita dalla non vita a livello molecolare. Questa classe di simulazione potrebbe quindi supportare i test e la validazione attraverso esperimenti chimici di laboratorio paralleli. Questa combinazione di un componente computazionale o "cyber" e un'indagine parallela sullo sforzo nell'abiogenesi chimica potrebbe essere definita un approccio di cyberbiogenesi. La principale sfida tecnologica alla cyberbiogenesi è quella di progettare modelli di simulazione al computer che consentano l'emergenza de novo di strutture e processi molecolari virtuali prebiotici e biologici attraverso molteplici soglie di complessità. Questa tesi affronta la sfida di progettare, implementare e analizzare uno di questi modelli di simulazione.

• UN MODELLO DI SELEZIONE DI GRUPPI DI GUERRA TERRITORIALE, XENOFOBIA E ALTRUISMO NELL'UOMO E SUI PRIMATI Nebbia di Agner

  Riassunto: un modello teorico di guerre su territori di gruppo mostra che tratti comportamentali come la guerra cooperativa, la giustizia, l'altruismo e l'esclusione dall'esterno possono essersi coevoluti nei primati superiori e nell'uomo preistorico. Vengono discusse le condizioni affinché la guerra territoriale sia un meccanismo efficace di selezione dei gruppi. Queste condizioni potrebbero essere state presenti nelle società tribali nella preistoria ma non nei tempi moderni. L'evoluzione geografica dei territori è illustrata con simulazioni al computer.

• la domanda sembra essere molto simile a: simulazione al computer del processo di evoluzione sulla terra risalente al 2008 su overflow dello stack con alcuni riferimenti errati.