Implementation of Microbe-Based Neurocomputing with Euglena Cells Confined in Micro-Aquariums

Using real Euglena cells in a micro-aquarium as photoreactive biomaterials, we demonstrated Euglena-based neurocomputing with two-dimensional optical feedback using the modified Hopfield–Tank algorithm. The blue light intensity required to evoke the photophobic reactions of Euglena cells was experimentally determined, and the empirically derived autoadjustment of parameters was incorporated in the algorithm. The Euglenabased neurocomputing of 4-city traveling salesman problem possessed two fundamental characteristics: (1) attaining one of the best solutions of the problem and (2) searching for a number of solutions via dynamic transition among the solutions (multi-solution search). The spontaneous reduction in cell number in illuminated areas and the existence of photoinsensitive robust cells are the essential mechanisms responsible for the two characteristics of the Euglena-based neurocomputing

Preliminaries for distributed natural computing inspired by the slime mold Physarum Polycephalum

This doctoral thesis aims towards distributed natural computing inspired by the slime mold Physarum polycephalum. The vein networks formed by this organism presumably support efficient transport of protoplasmic fluid. Devising models which capture the natural efficiency of the organism and form a suitable basis for the development of natural computing algorithms is an interesting and challenging goal. We start working towards this goal by designing and executing wet-lab experi- ments geared towards producing a large number of images of the vein networks of P. polycephalum. Next, we turn the depicted vein networks into graphs using our own custom software called Nefi. This enables a detailed numerical study, yielding a catalogue of characterizing observables spanning a wide array of different graph properties. To share our results and data, i.e. raw experimental data, graphs and analysis results, we introduce a dedicated repository revolving around slime mold data, the Smgr. The purpose of this repository is to promote data reuse and to foster a practice of increased data sharing. Finally we present a model based on interacting electronic circuits including current controlled voltage sources, which mimics the emergent flow patterns observed in live P. polycephalum. The model is simple, distributed and robust to changes in the underlying network topology. Thus it constitutes a promising basis for the development of distributed natural computing algorithms.Diese Dissertation dient als Vorarbeit für den Entwurf von verteilten Algorithmen, inspiriert durch den Schleimpilz Physarum polycephalum. Es wird vermutet, dass die Venen-Netze dieses Organismus den effizienten Transport von protoplasmischer Flüssigkeit ermöglichen. Die Herleitung von Modellen, welche sowohl die natürliche Effizienz des Organismus widerspiegeln, als auch eine geeignete Basis für den Entwurf von Algorithmen bieten, gilt weiterhin als schwierig. Wir nähern uns diesem Ziel mittels Laborversuchen zur Produktion von zahlreichen Abbildungen von Venen-Netzwerken. Weiters führen wir die abgebildeten Netze in Graphen über. Hierfür verwenden wir unsere eigene Software, genannt Nefi. Diese ermöglicht eine numerische Studie der Graphen, welche einen Katalog von charakteristischen Grapheigenschaften liefert. Um die gewonnenen Erkenntnisse und Daten zu teilen, führen wir ein spezialisiertes Daten-Repository ein, genannt Smgr. Hiermit begünstigen wir die Wiederverwendung von Daten und fördern das Teilen derselben. Abschließend präsentieren wir ein Modell, basierend auf elektrischen Elementen, insbesondere stromabhängigen Spannungsquellen, welches die Flüsse von P. poly- cephalum nachahmt. Das Modell ist simpel, verteilt und robust gegenüber topolo- gischen änderungen. Aus diesen Gründen stellt es eine vielversprechende Basis für den Entwurf von verteilten Algorithmen dar