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| El futuro de las computadoras podría estar escondido en un moho |
Los científicos quieren construir computadoras inspiradas en el comportamiento de los mohos
Los mohos mucilaginosos, organismos simples que durante mucho tiempo han pasado desapercibidos, podrían inspirar una nueva generación de computadoras capaces de resolver algunos de los problemas más complejos y costosos para los sistemas convencionales.
Investigadores de la Universidad de Waseda, en Japón, desarrollaron un nuevo modelo computacional inspirado en el comportamiento de estos organismos. El objetivo es crear sistemas capaces de abordar problemas de optimización utilizando mucha menos energía que las computadoras tradicionales.
El trabajo, publicado en la revista Physical Review Research el 9 de junio de 2026, parte de una característica sorprendente de los mohos mucilaginosos: aunque carecen de cerebro, pueden modificar su forma para encontrar estrategias eficientes de supervivencia.
Estos organismos ajustan su estructura para maximizar la obtención de nutrientes y, al mismo tiempo, minimizar su exposición a la luz. Ese comportamiento implica equilibrar diferentes objetivos, algo que guarda una estrecha relación con los llamados problemas de optimización combinatoria.
Este tipo de problemas consiste en encontrar la mejor combinación posible entre un enorme número de opciones. Son habituales en sectores como la industria farmacéutica, donde pueden utilizarse para buscar la combinación ideal de ingredientes para un medicamento, o en la ciencia de materiales, donde se intenta diseñar sustancias con propiedades específicas.
El problema es que el número de combinaciones posibles puede crecer rápidamente. Para una computadora convencional, analizar todas esas posibilidades puede requerir una enorme cantidad de capacidad de procesamiento y energía.
Una computadora inspirada en una ameba
Para abordar este desafío, los investigadores trabajaron con un modelo conocido como Amoeba TSP, inspirado en la dinámica de los mohos y diseñado para resolver el conocido problema del viajante.
Este problema plantea una situación aparentemente sencilla: encontrar la ruta más corta que permita visitar una determinada cantidad de ciudades una sola vez y regresar después al punto de partida.
En las implementaciones físicas del modelo, una ameba se coloca sobre un dispositivo circular equipado con canales que representan las diferentes ciudades. El organismo extiende ramificaciones a través de esos canales en respuesta a estímulos ambientales y su comportamiento puede utilizarse para obtener una solución al problema.
Sin embargo, los modelos anteriores presentaban importantes dificultades para ser implementados en dispositivos físicos, debido a las restricciones de los sistemas computacionales reales.
El equipo de Waseda modificó el modelo original en cinco aspectos para simplificar su funcionamiento y facilitar su implementación mediante diferentes materiales y fenómenos físicos.
Uno de los cambios más importantes fue eliminar la denominada ley de conservación de volumen, una restricción que limitaba considerablemente los materiales y sistemas físicos que podían utilizarse.
Según Yusuke Miyajima, profesor asistente del Departamento de Física Aplicada de la Universidad de Waseda y coautor del estudio, este enfoque permite implementar computadoras inspiradas en mohos utilizando una variedad mucho mayor de materiales y fenómenos físicos.
De 100 a 180 ciudades
Las pruebas realizadas por los investigadores mostraron resultados prometedores.
El nuevo modelo consiguió encontrar soluciones viables utilizando muchas menos iteraciones que el modelo original. Además, aumentó de 100 a 180 el número de ciudades que podía manejar en el problema del viajante.
Los investigadores también demostraron que el nuevo modelo es matemáticamente equivalente a una red neuronal recurrente, lo que amplía sus posibles aplicaciones dentro de la computación y la inteligencia artificial.
El equipo identificó además diferentes tecnologías que podrían utilizarse para implementar físicamente este tipo de computación, entre ellas dispositivos espintrónicos y circuitos fotónicos.
Una posible alternativa para reducir el consumo energético
La importancia de esta investigación va más allá de crear una computadora inspirada en un organismo poco convencional.
Los sistemas actuales de inteligencia artificial y otras aplicaciones que requieren resolver problemas de optimización a gran escala pueden demandar cantidades considerables de capacidad computacional y electricidad.
Los investigadores creen que el procesamiento descentralizado utilizado por los modelos inspirados en mohos podría ofrecer una alternativa más eficiente para determinados problemas.
Masahito Mochizuki, profesor de la Universidad de Waseda y coautor del estudio, señaló que la mayor flexibilidad del nuevo modelo podría acelerar el desarrollo de computadoras inspiradas en mohos con un consumo energético reducido.
Por ahora, esta tecnología se encuentra en una etapa de investigación y no significa que las computadoras convencionales vayan a ser reemplazadas por mohos. Sin embargo, demuestra que algunos principios utilizados por organismos vivos pueden convertirse en herramientas matemáticas y computacionales capaces de abordar problemas que resultan extremadamente exigentes para los sistemas tradicionales.
Fuentes, créditos y referencias:
Miyajima, Y., & Mochizuki, M. (2026). Mathematical model of the amoeba-inspired combinatorial optimization machine for physical implementation and its equivalence to recurrent neural networks. Physical Review Research, 8(2).
