홋카이도 대학의 카사이 세이야 교수 등의 연구 그룹은 Amoeba Energy 주식회사와 공동으로 아메바 생물인 점균의 행동에 배운 신형 아날로그 컴퓨터를 개발해, 대표적인 조합 최적화 문제 「순회 세일즈맨 문제 '을 풀기에 성공했다.
순회 세일즈맨 문제란 세일즈맨이 지정 도시를 각 한번씩 방문하여 출발 도시로 돌아가는 순회 경로 중 최단 거리의 경로를 이끄는 문제이다. '조합 최적화 문제'라고 불리는 이 수학적 문제는 물류배송계획과 근무 스케줄 작성 등 사회의 다양한 과제와 관련된다.그러나, 종래의 디지털 컴퓨터에서는 해결하기 어렵고, 최근에는 양자 컴퓨터 등에 의한 제안이 잇따르고 있다.단, 머신이 취급할 수 있는 형식으로 문제를 변환하는 것이 어렵다는 과제가 있었다.
아메바 생물인 단세포의 진성 점균은 부정형의 몸을 환경에 최적인 형태로 변형시킬 수 있는 고도의 계산 능력을 갖는다.선행 연구에서 아메바 생물을 통합한 '점균 컴퓨터'가 순회 세일즈맨 문제에 이용 가능하다는 것을 알고 있었다.거기서 연구 그룹은, 아메바가 변형하는 메카니즘을 아날로그 회로중의 전자의 움직임으로 재현해, 도시 배치나 거리등의 제약 조건을 컴팩트하게 표현할 수 있는 구조의 신방식 컴퓨터 「전자 아메바」를 개발.이에 따라 순회 세일즈맨 문제의 해를 신속하게 찾아내는 데 성공했다.이 문제를 푸는 대표적인 알고리즘(2-opt법)과 비교하면, 도시수가 많아질수록 전자 아메바가 해 탐색에서 유리하게 되었다.
생물이 획득한 탐색 능력을 전자 회로로 재현한 전자 아메바는 제약과 요구가 계속 변하는 실사회의 어려운 과제 해결에 공헌할 수 있다.또한 IoT 디바이스 등에 내장 가능한 소형 저전력의 신원리 컴퓨터의 실현도 기대된다.
