Biyoloji Bilgisayar Birlikteliği

Sıradan bir toprak solucanının le, küçük makinelerin yapımında bi-ze öğreteceği pek çok şey var.

Shawn Lockery’nin laboratuva-rındaki minik go-kart arabası, hiç de çığır açacak bir araştırma ürününe benzemiyor. Lego parçalarından ya-pılmış arabanın arkasına monte edil-miş elektronik parçalar taşıyor. Başı-boş biçimde oraya buraya hareket ediyor go-kart arabası. Ancak bu araç bir oyuncak değil. Önüne yerleştiril-miş olan fotosel sayesinde onu ışığa doğru yönlendiriyor. Arkasına yerleş-tirilmiş motor yardımıyla da ilerleye-biliyor. İşte bu robotun yapımında yi-yecek arayan minik solucanlardan esinlenilmiş.

Bu, belki yeni bilgisayarınız olma-yabilir. Ancak, robot araştırmacıları-nın yeni bir alana girmelerini sağladı. Daha doğrusu biyolojiyle bilgisayarın birlikteliğini gerçekştirdi. Bu birlikte-lik, sadece yaşayan canlıların düşünce ve davranışları konusunda yeni ufuk-lar açmakla kalmayacak, aynı zaman-da hayvan ve insanların bilgiyi işleme ve kullanma yönlerini de taklit ede-cek. Böylece günümüzdeki süperbil-gisayarların gücünü gölgede bırakabi-lecek bir sisteme de önayak olabile-cek. Şöyle de diyebiliriz: Organizma-ların sinirsel etkinliklerinin haritasını çıkarabilme, bize, bu etkinlikleri programlama kodlarına çevirebilme ve hatta bir çeşit elektronik beyin ya-ratabilme olanağı sağlayabilir.

Bilgisayarlarımız daha fazla beyin gücünü kullanabilir. Sayısal bilgisa-yarlar matematik problemleri çözme ve seri komutları uygulamada ger-çekten çok hızlı. Ancak bunların ka-rar verme, olayları düşünce ortamın-da bir araya getirme, yeni koşullara uyum sağlama konularında, beyne göre çok yavaş kalıyorlar.

Gerçekte bu araştırma her iki ta-raf için de çok önemli. Biyologlar

ya-şayan varlıkların içerisinde neler döndüğü konusunda daha fazla bilgi sahibi olma-nın, canlıları koruma ve hasta-lıklara çare bulma gibi konularda ya-rar sağlayacağını düşünüyor. Bunun gibi bilgisayar bilimiyle uğraşanlar da, canlılar dünyasını, mevcut maki-nelere olmasa bile, makimaki-nelere aktar-ma, bilgisayarlarla daha mantıklı ile-tişim kurma ve hava durumunu daha kesin bir biçimde önceden öğrenebil-me gibi konularda yarar sağlayacağını umuyor.

Biyolojiyle bilgisayarın sanki rast-lantısal olarak kesişiyor gibi. Lockery gibi biyologlar, hayvan davranışları ve geriye dönük mühendislikle, mikros-kop altında gördükleri beyin etkin-liklerini robotları çalıştıran devrelere yönlendirme gibi konular üzerine ku-ramlarını sınamak amacıyla bilgisayar teknolojisine yöneliyorlar. Öte yan-dan bazı bilgisayar bilimcileriyse, ge-riye doğru biyologların yaptıkları işle-re dikkatle bakıp, nasıl canlı varlıklar gibi akıllı, birlikte çalışabilen, uyum-lu bilgisayarlar yapabileceklerini araştırıyorlar. Eğer bu görünüm her iki alandaki birliktelik için yeterince mantıklı gelmiyorsa, çeşitli alanlarda-ki bilimadamları gelecekte yepyeni organik bilgisayarlar neslini oluştura-bilecek, bellek ya da mikroişlemci olabilecek potansiyel taşıyan doğada-ki birçok kaynak ve yönteme bu açı-dan bakıyorlar. 78 Bilim ve Teknik

Biyoloji Bilgisayar

Birlikteliği

yiyeceğin yerini kimyasal düzeyde arayarak belirliyor olması. Oysa robot benzeri, üzerinde-ki fotosel yardımıyla ışığa doğru ilerliyor.

algılayıcı Fotoselalgılayıcı servolar (yönlendirici) Motorlar (itki) Robot Solucan Gövde (itki) Boyun kası (yönlendirici)

En küçük yaratığın bile çok büyük bir önemi olabilir. Sözgelimi başıboş gezinen motorlu bir araca benzese de solucan robot gelişigüzel hareket et-miyor. Oregon Üniversitesi’nin Ne-uroscience Enstitüsü’ndeki Lockery ve diğer araştırmacılar, aslında yaptık-ları robotu "düşünmeye" programla-mışlar; robot nematodlar ailesinden bir solucan olan Caenorhabditis ele-gans gibi hareket ediyormuş. Solucan-dan ayrıldığı tek yön robotun değişen ışık şiddetini de algılayabilmesi. Öte yandan, virgül boyutlarındaki bu yu-varlak solucan, yiyeceğin yerini, deği-şik kimyasal derişimleri (konsantras-yonları) koklayarak (kemotaksi olarak bilinen yöntemle) belirliyor. Soluca-nın sinir sistemi sadece 302 nörondan oluştuğu için (insanlarda bu rakam 1 trilyon), bilim adamları bu solucanın beyin etkinliklerinin haritasını çıkar-tabildiler. Lockery’nin grubu, yiyecek görme bölümünün haritasını, biyolo-jik benzeri gibi hareket eden elektro-nik bir yaratığa aktardılar.

Robo-solucan bu yaratılan yeni cinsin sadece bir örneği. Cleve-land’daki Case Western Reserve Üni-versitesi’ndeki araştırmacılar, ha-mamböceğinin yürüyüşünü taklit eden altı ayaklı robot-böcek yaptılar. Birçok Avrupa üniversitesinde de ka-rınca ve cırcır böceği gibi modeller üzerinde çalışıyorlar. Bütün bu "bi-obot"lar, insan tarafından verilen ko-mutlar yerine yaşama özgü biyolojik kodlar taşıdıklarından yeni bir çalış-ma örneği olarak kabul ediliyor.

Biobot’lar hem doğa, hem de in-san tarafından yapılmış malzemelerin iç içe geçtiği bir dünyaya açılan somut ve heyecan verici bir pencere.

Loc-kery’nin biobot’unun esas amacı kü-çük solucanların nasıl çalıştığıydı. An-cak bilgisayarların nasıl çalıştığı üzeri-ne yapılan pratik uygulamaların çok önemli bir yan ürün olduğunu belir-ten Lockery; "Gerçekte biyoloji kadar önemli bir hale geldi" diyor Lockery.

Bu çalışma, bozulan elemanlar ve değişen koşullarla başa çıkma konu-sunda daha yetenekli olan bilgisayar-lara götürebilir. Lockery’nin deneyle-ri, bir solucanın sinirsel etkinliklerini kopyalayan bir "sinirsel ağ" formülüy-le (ya da matematiksel bir algoritmay-la) programlandığında, robot hemen bozulup durma yerine, performansını yavaş ve incelikli bir biçimde düşüre-rek hatalara karşı olağanüstü dayanık-lı oluyor. Bütün bunların kalbinde, al-goritma ya da yinelenen adımlardan oluşan sorun çözücüsü var. Bu, solu-can robotun tekerlekleri tozlandığı ya da dişlilerinde pislik oluştuğu zaman bile duruma uymasını ve çalışmasını sağlayan son derece sağlam bir algorit-ma. Lockery ve meslektaşları, yuvar-lak solucanın nasıl bu kadar güçlü bir algoritmaya sahip olduğunu anlayamı-yorlar. Ancak milyonlarca yıllık evrim onları herhalde bu duruma getirmiştir. Belki de en çarpıcı olan şey, yu-varlak solucanların, öteki yaratıklarda olduğu gibi, değişik kaynaklardan hızla bilgi toplama, ve nöronları ara-sındaki bağlantıyı kullanarak bunlara anlam verme konusundaki yetenek-leri. Bir kokuyu tanıma, buna en son nerede rastladığını belirleme gibi pa-ralel düşünme sonucundaki birleştir-me gücü, insan ve hayvanlar için sıra-dan bir şey, ancak bu durum, bilgisa-yarlar için böyle söylenemez elbette. Her ne kadar hızlı olsa da, bireysel bilgisayarlar seri biçimde çalışırlar. İş-lemcileri paralel olarak çalışan bilgisa-yarlar, ya da bilgisayar ağları, daha iyi-sini yapabilirler. Fakat en gelişmiş bilgisayarlar ya da yapay sinir ağları sorunları sayısal yoldan ele alıyorlar, yöntemli bir biçimde bütün değiş-kenler belirlendikten sonra en man-tıklı sonucu hesaplayarak çıkarı-yorlar, tıpkı bir sesi tanıma ya da bir satranç hamlesi yapmada ol-duğu gibi. Aslında bilim bu ko-nuyu bütünüyle açıklığa ka-vuşturamamışsa da, hayvan-ların bu biçimde çalıştıkhayvan-larına yönelik pek bir kanıt da yok.

Lockery, "Hayvanlar bize daha ye-ni öğrenmeye başladığımız, tümüyle farklı bir hesaplama olduğunu göste-riyor" diyor, doğada keşfedilmeyi bekleyen hesaplama sırlarının oldu-ğunu ve bir altın madeninin üzerinde oturduğumuzu belirtiyor.

Bu gerçekten zengin bir bilgi. Çünkü bu şekilde canlı yaratıkların davranışlarını anlayabileceğiz. Son günlerde Washington Üniversitesi, Lockery’nin deneylerinde kullandığı türden solucanın gen haritasının ta-mamını çıkardılar. Bu bir hayvan ge-ninin ilk kez tümüyle haritalandırma-sıydı; ve Lockery gibi araştırmacıların genlerle davranışlar arası bağlantıyı daha iyi anlamalarını sağladı. Bu da doğanın iyi çalışan gizemli yönünü bi-raz daha gün ışığına çıkardı.

Biobot’lardan bilgisayarlara geçiş büyük bir sıçrama olduğunu göster-mez. Yapay zekâ üzerinde çalışanlar yapan bilgisayar bilimcileri zaten pa-ralel işleme teknikleri ve karmaşık al-goritmalar kullanıyor. Bilim adamları-na göre buradaki eksiklik, hem çevre-mizde ve bu yüzden içeriçevre-mizde var olan hesaplama modellerine yeterin-ce önem vermememiz hem de anla-yamamamız. Oysa bu biyolojik mo-deller, günümüzde kullandığımız he-saplama sistemlerinden daha karma-şık; ancak çok daha güçlü ve esnek. Biyolojinin gizemlerini temel araştır-maların gereksinimlerinde çöz-dükçe, bu öğrendiklerimizi daha akıllı ve daha verimli makineler

yaratmada kullanabiliriz.

Bazı durumlarda bu, yaşayan sis-temlerin bilgi işleme yönsis-temlerini, elektronik sistemlere uygulama anla-mına geliyor. Ancak başka durumlar-da ikisi arasındurumlar-da gerçek bir ilişki çıka-bilir. Lockery’nin amaçlarından biri aslında, sinir ağı algoritmalarının yu-varlak solucanlardan türetilerek yon-galara yerleştirilmesi. Bu da, makine hızıyla, hayvanların hesaplama dere-cesi ve esnekliğinin birlikteliğini ge-tirecek.

Bilimadamları bu gibi biyolojik ilerlemelerin yakın olabileceğini his-setmeye başladılar. Örnek olarak Microsoft Research, Washington Üni-versitesi’yle birlikte, biyoloji ve bilgi-sayar sistemleri arasındaki ortak iliş-kileri araştırıyor. İki grup son günler-de, biyoloji ve bilgisayar biliminde önde gelen bir düzine araştırmacıyı, "akıllı sistemler" konusundaki bakış açılarının paylaşılması ve birbirleriyle yardımlaşabilecekleri araştırma alan-larının belirlenmesi amacıyla topladı.

Microsoft Research’deki araştır-macılardan ve bu birlikteliği düzenle-yenlerden Eric Horvitz’e göre, bu as-lında bugüne değin görülmemiş bir birliktelik değil. Örneğin kuşların uçuşu üzerinde daha önceden yapıl-mış çalışmalar, aerodinamik ilkeleri-nin anlaşılmasını ve hatta uçak yapı-mını sağlamıştı.

Anahtar belki de yaşayan canlıla-rın kullandığı elektrik sinyal yollama dilinin açılımında. Bilgisayarlar göreli olarak basit açık/kapalı mantığını kul-lanırılar. Burada elektrik atımı gider ya da gitmez. Ancak bilim adamları beynin çok daha karışık bir şekilde çalıştığına inanıyorlar. Bu arada elekt-rik atımlarının frekanslarında gizli bir

Eylül 1999 79

Plastik kaplamasında protein üzerine lazer uygulanınca bunun fotodöngü durumu değişiyor. Bu durumlar bil-gisayar verilerini temsil ediyor.

Syracuse Üniversitesi Molküler Elektronik W.M. Keck Merkezi (http://www-che.syr.edu/CME/cme.html) (soldaki) ve Oregon Üniversitesi’ndeki Lockery Laboratuvarı’nın (http://chinook.uoregon.edu) web say-falarında konu üzerine yapılan çalışmaları görebilirsiniz.

bilgi de olabilir. Ancak biyologlar ve ikili sistemle uğraşan araştırmacılar, şu anda tahmin etme aşamasında ol-duklarını söylüyorlar. "Hiçbirimiz sin-yal yollamada kullanılan biyoloji kod-larını tam anlayabilmiş değiliz" diyor yapay zekâ uzmanı Horvitz. "Ancak, hayvanlar sinyal işlemede inanılmaz derecede verimliler."

Bazı biyologlarsa bilgisayar bilimi ve onun devre ve ölçme bilgileriyle il-gileniyorlar. Amaçları, hayvanlar üze-rindeki çalışmalarında yorum yapabil-mek. Microsoft ve Washington Üni-versitesi birlikteliğini güçlendiren bir proje de, üniversitenin Friday Harbor Laboratuvarları deniz araştırmaları merkezinin, deniz sümüklüböcekleri hareketleri üzerinde yürüttüğü bir ça-lışma. Deniz araştırmacıları, sümük-lüböceğin sinir sistemindeki kimyasal ve elektriksel etkinliklerin haritasını çıkarmak için sonda kullanabilirler. Ancak burada, verilerin kaydı ve okunmasında, ve sinyallerle hareket-lerin arasındaki ilişkinin kanıtlanma-sında bilgisayar bilimiyle uğraşan meslektaşlarının yardımlarına ihtiyaç-ları var.

Burada, yalnızca sayısal teknoloji kendi başına bir yanıt olabilir. Was-hington Üniversitesi’ndeki araştırma-cılar bir deniz sümüklüböceğinin beynine küçük bir yonga yerleştirme-yi umuyorlar. Bu sayede serbest dola-şan sümüklüböceğin sinyallerini uzun süreli olarak kaydedebilecekler. Yer-leştirilecek bir yonga, bilim adamları-na sinyalleri hareketlerle birleştirme olanağı sağlayacak. Belki de doğal olarak hayvanlar dünyasının bir üyesi-nin gizli kodları kırılabilecek.

Friday Harbor Laboratuvarların-dan Dennis Willows ve Washington Üniversitesi ve Microsoft Rese-arch’den meslektaşları, bu yonga yer-leştirme işleminin bir kaçyıl sonra gerçekleşebileceğine inanıyorlar. Ge-cikmenin nedeni de, silikon ve

sü-müklüböcek arasındaki arayüzey uyuşmazlığı gibi daha çözülmesi ge-reken zorluklar. Ancak Willows bu-nun on yıl içerisinde gerçekleşebile-ceğini söylüyor.

Doğal ve sayısal arasındaki ilişki her zaman daha "zeki" bilgi işleme için yaşayan canlıları model olarak almıyor. Bazısı bilgisayarların içine doğayı so-kuyor. Syracuse Üniversitesi’ndeki Moleküler Elektronik W.M. Keck Merkezi’ndeki bir araştırmacı grubu da böyle yapıyor. Tuzlusu bakterilerin-den elde ettikleri foto-aktif proteinler kullanarak üç boyutlu optik bellek ci-hazları geliştiriyorlar. Bilgisayarlarda kullanılabilecek olan bu cihazlar saye-sinde sıradan manyetik teyp cihazları-na göre çok daha fazla veri, çok daha az alanda depolanabilecek.

Bu küçük plastik "veri küple-ri"ndeki (yaklaşık 1x1x3 cm) protein-ler lazer gibi bir kaynaktan ışık soğur-duğunda fotodöngü (photocycle) du-rumlarını değiştirebiliyor. Bu foto-döngü durumları sayısal belleklerdeki bir ve sıfırlara karşılık olacak şekilde kullanılabilir. Düz bir yüzey yerine üç boyutlu bir yapı kullanmak cihaz içe-risinde depolayabildiğiniz veri mikta-rını üstel olarak artırıyor. Böyle bir ve-ri küpü, yaklaşık 10 gigabayt ya da da-ha fazla bir veriyi depolayabilir. Bu da ticari ya da askeri amaçla kullanılacak geniş ölçekli veri depolama sistemle-rinin kapısını açacaktır. Aynı zaman-da, yapısal olarak sahip oldukları rad-yasyona karşı dayanıklıkları, uzaydaki bilgisayar uygulamalarına yatkınlık sağlıyor.

Daha fazlası da var: Fermantas-yonla büyük çapta üretilebilen bir madde olduğundan ve polimer plas-tikten kaplamanın ucuza maledilme-sinden dolayı, protein veri küpü sağ-lam ve ucuz olacağa benziyor. Yarı iletken bellekler kadar hızlı olmasa da, protein veri küpü birçok disk sü-rücüsünden çok daha hızlı. Keck

Merkezi yöneticisi Robert Birge "bu-rada çok büyük bir potansiyel var" di-yor. Ona göre küpün ticari kullanımı için 3-5 sene daha gerekli.

Stanford Üniversitesi’nde araştırı-lan bir konu da başka bir tür doğal bil-gi işleme. John Ross ve meslektaşları, kimyasal tepkimelerin mantık işlev-lerini yerine getirmede kullanılabile-ceğini gösterdi. Ross bir deneyde, bir-birine bağlı 16 deney şişesi ve kimya-sal tepkimeye giren mavi ya da renk-siz solüsyonların bulunduğu bir sis-tem tasarladı. Başta şişeler birbirleri-ne bağlıyken sistem mavi ve beyaz-lardan oluşan bir renk kompozisyonu gösteriyordu. Ancak verilen bir solüs-yon grubu için bütün renklerin oluşu-mu gerektiği gibi değildi. Zamanla sistem bu hataları düzeltiyordu. Bu ise deneyesel olarak, bir zincirleme tepkimenin şekil algılama gibi karma-şık beyin mantığı işlemleri yapabildi-ği anlamına geliyordu. "Beyinde neler döndüğü konusunda emin değilim; ancak bunun silikon değil, kimyasal olması gerekir" diyor Ross.

Gerçekten de kimyasal tepkime-lerin hızlı ve paralel olabilmesi, de-neysel çalışmaları yaşamın temel yapı taşlarının, yani DNA’nın, bilgi işle-mede kullanılmasına yönlendirdi. Bir DNA bilgisayarı bir ve sıfır yerine DNA’nın kimyasal birimlerini kulla-narak, DNA dizilerini sentezleyerek, ve bunların birbirleriyle tepkimeye girmesini sağlayarak bilgi işleyebilir.

Neden sıkıntıya girelim? DNA bilgisayarları çok küçük, belki de mo-lekül boyutlarında ve elektronik bil-gisayarlardan çok daha güçlü olabilir (paralel olarak kimyasal tepkimeye giren milyarlarca hatta trilyonlarca moleküller sayesinde). Bazı bilim adamları, tek bir DNA bilgisayarının, birbirine bağlı olarak çalışan dünya-daki bütün bilgisayarlardan daha fazla bilgi işleyebileceğini bile ileri sürebi-liyorlar.

Bu kadar güce sahip DNA bilgisa-yarları hâlâ kuramsal boyutta. Ancak eğer biz insanlar ve hayvan benzer-lerimiz kusursuz bilgisayarsak, o zaman akıllı makineler yapmanın sır-ları için belki de bakmamız gereken yer, yaşayan varlıklar olacaktır.

Chris O' Malley, Biology Computes, Popular Science, http://www.popsci.com/context/features/bio_computes/ Çeviri: Alkım Özaygen

80 Bilim ve Teknik