GRAPHS

As some researchers have predicted, in the near future some computing solutions might be incomprehensible to the human mind. At the moment, certain computing methods are used to solve complex problems through understandable local approaches, important for automated scientific experiments that extract data quickly, have communications networks that connect millions of people, although many supercomputers are infringed by extremely simple tasks. Another common computational challenge is how a current computer can detect and study few things from a bunch of genes for which monstrous calculations are needed. Coping with this, researchers from MIT and Tel Aviv University have developed mathematical structures: graphs, sets of communications networks where nodes are circles and edges dotted lines connections. A graph is a flow chart where each node may be a scientific paper or a group of isolated genes connected by lines to other articles or genes. A graph can isolate an independent maximal set in which many nodes have been removed, leaving only lines. The remaining nodes (those wanted to be studied), remains as deserted islands not connected to any other. The approach is useful in bioinformatics, chemistry, artificial intelligence, networks need to perform calculations of independent sets, and so on. GRAPHS Como lo han predicho ciertos investigadores, en el futuro cercano ciertas soluciones computacionales podrian ser incomprensibles para la mente humana. De momento la computación soluciona problemas complejos con enfoques locales comprensibles, de importancia para experimentos cientificos automatizados que extraen datos velozmente, poseen redes de comunicaciones que conectan a millones de personas, aunque muchas supercomputadoras sean sobrepasadas por tareas extremadamente simples. Un desafio común computacional actual es que para conocer pocas cosas de un manojo de genes, se necesitan cálculos monstruosos. Frente a ello, investigadores del MIT y de la Universidad Tel Aviv han creado estructuras matematicas : graphs, conjuntos de redes de comunicaciones donde los nodos son circulos y las conexiones líneas punteadas. Un graph es una carta de flujos donde donde cada vertice podría ser un articulo científico o un grupo de genes aislados conectado por líneas a otros artículos o genes. Los graphs ayudan a graficar set independientes maximos, donde muchos nodos han sido eliminados, quedando solo las líneas. Los nodos remanentes (los que se quieren estudiar), quedan como islas desiertas no conectadas a ninguna otra. El enfoque es útil en bioinformatica, quimica, inteligencia artificial, redes con necesidad de realizar calculos de sets independientes,etc.