La nature a beaucoup inspiré les informaticiens développant des algorithmes de recherche et des moyens de résoudre des problèmes complexes avec le moins de puissance de calcul possible. Colonies de fourmis, ruches, chasse aux chauves-souris, et maintenant la recherche de moisissure visqueuse peut être utilisée comme modèle sur lequel un algorithme peut être construit.

Écrire dans le Journal international de l'informatique innovante et des applications , Anthony Brabazon et Sean McGarraghy ​​de l'University College Dublin, Dublin, Irlande, expliquer comment 99,5% des êtres vivants sur terre manquent de neurones et pourtant sont des réussites avérées malgré ce que nous, en tant que créatures neuronales, pourrait bizarrement percevoir comme une déficience. Un groupe d'organismes qui ont plutôt bien réussi pendant des millions d'années sont les soi-disant moisissures visqueuses. Le terme est un nom informel pour plusieurs groupes différents d'organismes qui ne sont en réalité pas liés. Ce ne sont pas des moules, ce sont plutôt des organismes qui peuvent vivre librement en tant que cellules individuelles, mais dans certaines conditions vont former des agrégats communicants qui fonctionnent de concert comme s'il s'agissait d'une structure de reproduction multicellulaire.

L'équipe explique que la moisissure visqueuse plasmodiale Physarum polycephalum, qui se forme à partir d'agrégats d'amibes individuelles, s'enveloppe dans une fine membrane et peut agir comme un seul organisme. Les chercheurs expliquent comment « l'inspiration a été tirée de certains de ses comportements de recherche de nourriture pour développer des algorithmes d'optimisation de graphes ». Ils rapportent des exemples d'algorithmes qui peuvent être développés et font des suggestions sur la manière dont les recherches futures pourraient procéder pour utiliser les avantages et minimiser les limitations.

Bien sûr, la moisissure visqueuse elle-même est, malgré son manque de neurones, effectuer des calculs tout le temps, calculs chimiques, tu pourrais dire. Donc, dans un sens, modéliser son comportement dans un algorithme est une excellente base.

"Bien sûr, " concède l'équipe, "il est également important de noter que les algorithmes développés sont des représentations très simplifiées des comportements de recherche de nourriture dans le monde réel (imparfaitement compris) de P. polycephalum et d'autres moisissures visqueuses et sans aucun doute les futures recherches biologiques concernant ces organismes ouvriront de nouvelles voies d'investigation. "