El aumento en la capacidad de las computadoras hogareñas ha
abierto el camino para que profesionales, estudiantes y
la gente interesada en
simulaciones de vida creen sus propios proyectos utilizando algunos de los
Software de Vida Artificial (Alife Soft) existentes disponibles o aún
programarlos ellos mismos.
El propósito del Alife Soft es emular lo más fielmente
posible algunos aspectos de la vida y la evolución. Por supuesto que no todos
los procesos involucrados en la vida real pueden ser simulados dado que haría
las simulaciones muy
complejas. Aún así, hacer una simulación con cientros o
incluso miles de individuos simples requiere una poderosa capacidad de cálculo.
Darwinbots es uno de esos softwares. Su objetivo principal
es la simulación de “genes” que controlan el comportamiento del individuo (que
se llama bot en la jerga de Darwinbots). Esto se logra utilizando un programa
de lenguaje especialmente desarrollado para simular la estructura de los genes.
Cada gen tiene una condición que gatilla su activación (similar a un promotor),
un cuerpo que dicta la función del gen (ORF, open reading frame, marco de
lectura abierto), y un marcador de terminación (codon stop).
La principal simplificación de este software es que los
genes producen directamente el comportamiento, algo muy complejo, sin
portadores de información intermediarios o efectores (ARN o proteínas) y sin
interacciones entre genes (o son mínimas). Cada individuo tiene su propio ADN
que determina su comportamiento. El concepto de “especie” también está presente
en esta simulación ya que los individuos con ADN similar se reconocen como
familiares.
También, una parte muy importante de esta simulación es que
al ejecutar un gen (de hecho, ejecutar cada acción individual que está
codificada en un gen) demanda una cierta
cantidad de energía y produce una
cierta cantidad de desechos, simulando el metabolismo. Si las reservas de
energía caen por debajo de un determinado umbral o si la cantidad de
desperdicios es muy alta, el individuo muere dado que ya no puede ejecutar su
ADN. La manera en que cada individuo consigue su energía y maneja su basura es
la fuerza evolutiva en esta simulación.
El medio ambiente de DarwinBots es un univserso plano. Cada
individuo es un círculo pero no totalmente simétrico dado que cada individuo
tiene un ojo que ve el mundo exterior (incluso otros bots). Hay individuos
autótrofos y heterótrofos. Los primeros obtienen la energía de una fuente de
luz simulada. Los heterótrofos se alimentan de autótrofos y de heterótrofos de
otras especies. Esto se logra disparando al organismo presa. La presa libera
una determinada cantidad de energía que puede ser cosechada por el organismo
atacante.
De hecho, la alimentación es el proceso más complejo emulado
por este software y requiere de muchos otros procesos como visión, movimiento,
reconocimiento de la presa y disparo
Cada uno de estos procesos puede emplear uno o más genes,
cada uno consumiendo una determinada cantidad de energía cada vez que se
activan. La eficiencia es esencial para la supervivencia.
El otro proceso importante simulado en Darwinbots es la
reproducción. Difiere de otros procesos dado que consume mucha más energía que,
por ejemplo, moverse.
Pero asegura la perpetuación del genoma del individuo. Así,
la eficiencia reproductiva es la otra gran presión selectiva.
Durante la reproducción el software es capaz de emular la
mutación. Esto puede cambiar las condiciones de activación o las funciones
principales de un gen, borrar o incluso crear nuevos por duplicación o
inserción. La mutación confiere variabilidad y nuevos organismos podrían apareces
y tal vez convertirse en la especie dominante de la simulación. Es importante
destacar que las mutaciones ocurren totalmente al azar y no son dirigidas para
producir ningun tipo específico de organismo. La única fuerza que dirige la
evolución es la eficiencia del organismo para obtener energía y reproducirse.
Un conjunto simple de instrucciones llevado a cabo por un
único bot puede producir simulaciones asombrosamente complejas cuando cientos o
miles de individuos interactúan entre sí. La competencia inter específica es
inevitable como resultado natural y lógico. A veces es posible encontrar
relaciones simbióticas. Un ecosistema balanceado sería el resultado de un
conjunto variado de relaciones interespecíficas. Esto se logra programando cada
especie como una parte restringida e incompleta de un sistema más complejo y no
especies perfectas ya que las convertiría inmediatamente en dominantes.
Este mundo con forma de caldo primario podría evolucionar en
las manos de los programadores hacia modelos de interaccione complejas entre
células, creando organismos multicelulares, tejidos órganos y criaturas
complejas. En ese punto, sería interesante estudiar los tejidos como
ecosistemas y comparar las relaciones interespecíficas más estudiadas con la
fisiología normal y patológica. ¿Podrán estos simuladores llegar tan lejos?
¿Estamos preparados para seguirlos?