一种凝胶状的单细胞生命形式刚刚解决了一个日益复杂的问题研究人员用于测试算法。
更令人印象深刻的是，随着问题的越来越困难，粘液霉菌变形虫实际上以完全不同的（可以说是更有效）的方式解决了问题，而不是大多数算法。
结果表明，这些简单的生命形式实际上可能为传统计算机提供了另一种处理方法。
或者，更简单地说，我们最先进的电子设备实际上可以从变形虫中学到一些东西。哎哟。
需要明确的是，变形虫并不比计算机快，而不是很长的时间（查看下面视频中它们的移动速度）。
但是，尽管问题呈指数级复杂，但变形虫的处理时间仅线性增加。您可以看到为什么这是一个很大的区别：
无关线性与指数图（Luo，研究门）
它必须解决的问题是旅行推销员问题，或简称TPS。这基本上是一个优化问题，它要求计算机查看城市列表并找出最短的路线，以便精确访问每个城市一次。
随着越来越多的城市添加到行程中，问题变得越来越复杂 - 列表中的四个城市只有三个可能的路线可供选择。但是对于八个城市，情况跳起来到2,520条路线。
换句话说，它变得越来越困难 - 并且将花费大多数系统来找出最佳路线。
但是，日本凯奥大学的一组研究人员决定将问题交给“真正的史莱姆模具”变形虫Kon多头，并且惊讶地发现，随着城市从四个增加到八个，单细胞生物只需要多个线性的时间就可以找出一条合理的（几乎是最佳）途径。
“在这项研究中，我们表明，质子植物所花费的时间发现合理高质量的TSP溶液随着问题大小从四个增加到八个增加而增长。”研究人员写道皇家学会开放科学。
“这些结果可能导致新型模拟计算机的发展，从而实现了线性时间中复杂优化问题的近似解决方案。”
当然，变形虫不知道什么是城市（据我们所知），因此在此版本的TSP中，“城市”是位于琼脂顶部的圆形板块中的64个狭窄的频道（每个城市每个八个城市）。
为了进入琼脂并有效吸收营养，变形虫进入了通道。
推销员“路线”它选择的是它不断变化的身体形状。因此，当它进入一个通道时，它会形成一个身体形状，当它进入第二通道时，它会形成不同的体形，依此类推。
（Aono等。皇家学会开放科学）
为了确保Amoeba以最佳方式进入“城市”，研究人员使用了光（Amoeba不喜欢的光）来照亮某些相距太远或已经访问过的频道，并阻止其同时进入多个频道。
令团队惊讶的是，尽管可能的配置数量增加了，但Amoeba弄清楚输入八个不同的频道的合理（几乎是最佳）方式来输入八个不同的渠道的方法并没有花费更长的时间。
“有趣的是，”团队补充说，“尽管搜索空间爆炸性扩大，解决方案的质量并不会降低。”
公平地说，传统的计算机非常光滑，并且由于它变得更加困难，它们也可以在线性时间内解决问题。
但是他们实际上以一种完全不同的方式做到这一点 - 变形虫正在不断以恒定的速度测试新的身体形状，并同时处理光学反馈，这是计算机可以从中学到的东西。
研究人员说，他们只将实验限制在八个渠道上，因为他们不能使盘子足够大以进行更多测试 - 但是如果可以的话，他们认为变形虫自然而然地寻求稳定的平衡的冲动会看到它可以计算出数百个“城市”的最佳路线。
他们甚至开发了一种称为变形虫的计算机模拟，该模拟模仿了某些变形虫的处理模式 - 但我们仍然有很多东西要学习。
团队负责人Masashi Aono团队负责在phys.org上告诉丽莎·Zyga。
凯奥（Keio）团队并不是唯一一个对潜力感到兴奋的人。
在他们的论文中，奥诺和团队引用研究小组表明以变形虫为灵感的电路可以帮助解决经典的难题，例如约束满意度问题，，，，布尔可满足性问题，甚至帮助找到步行操作多腿机器人。
那会做粘液模具，那会做。
该研究已发表在皇家学会开放科学。
