الحوسبة الطبيعية

الأوتومات الخلوي هو نظام ديناميكي يتكون من مصفوفة من الخلايا. المكان والزمان منفصلان، ويمكن لكل خلية أن تكون في عدد محدود من الحالات . يقوم الأوتومات الخلوي بتحديث حالات خلاياه بشكل متزامن وفقًا لقواعد الانتقال المحددة مسبقًا . تُحسب الحالة التالية للخلية بواسطة قاعدة انتقال، وتعتمد فقط على حالتها الحالية وحالات الخلايا المجاورة لها.

تُعد لعبة كونواي للحياة واحدة من أشهر الأمثلة على الأوتوماتا الخلوية، وقد ثبت أنها عالمية حسابيًا . وقد طُبقت الأوتوماتا الخلوية في نمذجة مجموعة متنوعة من الظواهر مثل التواصل والنمو والتكاثر والتنافس والتطور وغيرها من العمليات الفيزيائية والبيولوجية.

الحوسبة العصبية هي مجال بحثي نشأ من المقارنة بين آلات الحوسبة والجهاز العصبي البشري . ^{[ 10 ]} يهدف هذا المجال إلى فهم كيفية عمل دماغ الكائنات الحية ( نظرية الدماغ أو علم الأعصاب الحاسوبي )، وتصميم خوارزميات فعالة تستند إلى مبادئ كيفية معالجة الدماغ البشري للمعلومات (الشبكات العصبية الاصطناعية، ANN ^{[ 11 ]} ).

الشبكة العصبية الاصطناعية هي شبكة من الخلايا العصبية الاصطناعية . ^{[ 12 ]} الخلية العصبية الاصطناعية A مزودة بوظيفة ${\displaystyle f_{A}}$، يستقبل n من المدخلات ذات القيم الحقيقية${\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}}$بأوزانها النسبية${\displaystyle w_{1},w_{2},\ldots ,w_{n}}$وهو يُخرج${\displaystyle f_{A}(w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+\ldots +w_{n}x_{n})}$يتم اختيار بعض الخلايا العصبية لتكون خلايا الإخراج، ودالة الشبكة هي الدالة المتجهة التي تربط قيم الإدخال n بمخرجات خلايا الإخراج m المختارة. تجدر الإشارة إلى أن اختيار أوزان مختلفة ينتج عنه دوال شبكة مختلفة لنفس المدخلات. الانتشار العكسي هو أسلوب تعلم خاضع للإشراف، حيث يتم تعديل أوزان الاتصالات في الشبكة بشكل متكرر لتقليل الفرق بين متجه المخرجات الفعلية ومتجه المخرجات المطلوبة. يمكن استخدام خوارزميات التعلم القائمة على الانتشار العكسي للأخطاء لإيجاد الأوزان المثلى لبنية الشبكة وأزواج الإدخال والإخراج المحددة.

الحوسبة التطورية ^{[ 13 ]} هي نموذج حسابي مستوحى من التطور الدارويني .

النظام التطوري الاصطناعي هو نظام حاسوبي قائم على مفهوم التطور المُحاكى. يتألف من مجموعة أفراد ذات حجم ثابت أو متغير، ومعيار لياقة ، وعوامل مستوحاة من علم الوراثة تُنتج الجيل التالي من الجيل الحالي. عادةً ما تُولّد المجموعة الأولية عشوائيًا أو تجريبيًا، ومن العوامل الشائعة الطفرة وإعادة التركيب . في كل خطوة، يُقيّم الأفراد وفقًا لدالة اللياقة المُعطاة ( بقاء الأصلح ). يُستخلص الجيل التالي من أفراد مُختارين (آباء) باستخدام عوامل مستوحاة من علم الوراثة. يمكن توجيه اختيار الآباء بواسطة عامل اختيار يعكس المبدأ البيولوجي لاختيار الشريك . تتقارب عملية التطور المُحاكى هذه في النهاية نحو مجموعة أفراد شبه مثالية، من وجهة نظر دالة اللياقة.

تطورت دراسة الأنظمة التطورية تاريخيًا عبر ثلاثة فروع رئيسية: توفر استراتيجيات التطور حلولًا لمشاكل تحسين المعلمات، سواءً كانت ذات قيم حقيقية أو منفصلة أو مختلطة. كان الهدف الأصلي من البرمجة التطورية هو إنشاء "وكلاء أذكياء" مثاليين، يتم نمذجتهم، على سبيل المثال، كآلات ذات حالات محدودة. طبقت الخوارزميات الجينية ^{[ 14 ]} فكرة الحوسبة التطورية على مشكلة إيجاد حل (شبه) مثالي لمشكلة معينة. تألفت الخوارزميات الجينية في البداية من مجموعة مدخلات من الأفراد مُشفّرة كسلاسل بت ثابتة الطول، وعاملي الطفرة (قلب البتات) وإعادة التركيب (دمج بادئة أحد الأبوين مع لاحقة الآخر)، ودالة لياقة تعتمد على المشكلة. استُخدمت الخوارزميات الجينية لتحسين برامج الحاسوب، فيما يُعرف بالبرمجة الجينية ، واليوم تُطبق أيضًا على مشاكل تحسين المعلمات ذات القيم الحقيقية، بالإضافة إلى أنواع عديدة من المهام التوافقية .

من ناحية أخرى، تُعدّ خوارزمية تقدير التوزيع (EDA) خوارزميات تطورية تستبدل عوامل التكاثر التقليدية بعوامل موجهة بالنماذج. تُستخلص هذه النماذج من المجموعة باستخدام تقنيات التعلّم الآلي، وتُمثّل بنماذج بيانية احتمالية، يمكن من خلالها أخذ عينات من حلول جديدة ^{[ 15 ] [ 16 ]} أو توليدها عبر التزاوج الموجّه ^{[ 17 ] [ 18 ] .}

يُعرَّف ذكاء السرب ، ^{[ 19 ]} والذي يُشار إليه أحيانًا بالذكاء الجماعي ، بأنه سلوك حل المشكلات الذي ينشأ من تفاعل العوامل الفردية ( مثل البكتيريا والنمل والنمل الأبيض والنحل والعناكب والأسماك والطيور ) التي تتواصل مع عوامل أخرى من خلال التأثير على بيئاتها المحلية .

تُطبّق خوارزمية تحسين سرب الجسيمات هذه الفكرة على مشكلة إيجاد الحل الأمثل لمسألة معينة من خلال البحث في فضاء الحلول (متعدد الأبعاد) . يتكون الإعداد الأولي من سرب من الجسيمات ، يُمثل كل منها حلاً محتملاً للمسألة. لكل جسيم سرعته الخاصة التي تعتمد على سرعته السابقة (مكون القصور الذاتي)، وميله نحو أفضل موقع شخصي سابق (مكون الحنين)، وميله نحو الحل الأمثل في الجوار العالمي أو المحلي (المكون الاجتماعي). تتحرك الجسيمات عبر فضاء متعدد الأبعاد وتتقارب في النهاية نحو نقطة بين أفضل حل عالمي وأفضل حل شخصي لها. وقد طُبقت خوارزميات تحسين سرب الجسيمات على مسائل تحسين متنوعة، وعلى تطبيقات التعلم غير الخاضع للإشراف ، وتعلم الألعاب ، وجدولة المهام .

وبالمثل، تحاكي خوارزميات النمل سلوك البحث عن الطعام لدى مستعمرات النمل. ولإيجاد أفضل مسار بين العش ومصدر الغذاء، يعتمد النمل على التواصل غير المباشر من خلال ترك أثر من الفيرومونات في طريق عودته إلى العش إذا وجد طعامًا، أو تتبع تركيز الفيرومونات إذا كان يبحث عن الطعام. وقد طُبقت خوارزميات النمل بنجاح على مجموعة متنوعة من مسائل التحسين التوافقي في فضاءات بحث منفصلة.

أنظمة المناعة الاصطناعية (المعروفة أيضًا باسم الحوسبة المناعية أو الحوسبة المناعية ) هي أنظمة حسابية مستوحاة من أنظمة المناعة الطبيعية للكائنات الحية.

يُنظر إلى الجهاز المناعي الطبيعي للكائنات الحية كنظام لمعالجة المعلومات، حيث يؤدي العديد من المهام المعقدة بطريقة الحوسبة المتوازية والموزعة . ^{[ 20 ]} تشمل هذه المهام التمييز بين الذات وغير الذات ، ^{[ 21 ]} وتحييد مسببات الأمراض غير الذاتية ( الفيروسات ، والبكتيريا، والفطريات ، والطفيليات )، والتعلم ، والذاكرة ، والاسترجاع الترابطي ، والتنظيم الذاتي ، وتحمل الأعطال . أما أنظمة المناعة الاصطناعية فهي تجريدات للجهاز المناعي الطبيعي، مع التركيز على هذه الجوانب الحسابية. وتشمل تطبيقاتها الكشف عن فيروسات الحاسوب ، والكشف عن الشذوذ في السلاسل الزمنية للبيانات، وتشخيص الأعطال ، والتعرف على الأنماط ، والتعلم الآلي، والمعلوماتية الحيوية ، والتحسين، والروبوتات ، والتحكم .

يستكشف الحوسبة الغشائية نماذج الحوسبة المُستخلصة من البنية المُجزأة للخلايا الحية المُتأثرة بالأغشية . [ ^{22 ] يتكون} نظام غشائي عام (نظام P) من حجيرات (مناطق) شبيهة بالخلايا، مُحددة بأغشية ، ومُرتبة في بنية هرمية مُتداخلة . تحتوي كل منطقة مُحاطة بغشاء على كائنات، وقواعد تحويل تُعدل هذه الكائنات، بالإضافة إلى قواعد نقل تُحدد ما إذا كانت الكائنات ستُنقل إلى خارج المنطقة أو تبقى داخلها. تتواصل المناطق فيما بينها عبر نقل الكائنات. تبدأ عملية الحوسبة في النظام الغشائي بتكوين أولي، حيث يُحدد عدد ( تعدد ) كل كائن بقيمة مُعينة لكل منطقة ( مجموعة متعددة من الكائنات ). وتستمر العملية باختيار القواعد التي تُطبق على الكائنات بطريقة غير حتمية ومتوازية إلى أقصى حد . تُجمع مُخرجات الحوسبة من منطقة مُخرجات مُحددة مُسبقًا .

تشمل تطبيقات أنظمة الأغشية التعلم الآلي، ونمذجة العمليات البيولوجية ( التمثيل الضوئي ، ومسارات إشارات معينة ، واستشعار النصاب في البكتيريا، والمناعة الخلوية )، بالإضافة إلى تطبيقات علوم الكمبيوتر مثل رسومات الكمبيوتر ، والتشفير بالمفتاح العام ، وخوارزميات التقريب والفرز ، فضلاً عن تحليل مختلف المشكلات الصعبة حسابيًا .

في الكائنات الحية، يتم تحقيق التكوين الشكلي (تطور الأشكال المحددة جيدًا والهياكل الوظيفية) من خلال التفاعلات بين الخلايا التي يسترشد بها البرنامج الجيني المشفر في الحمض النووي للكائن الحي.

انطلاقًا من هذه الفكرة، يهدف الحوسبة غير المتبلورة إلى هندسة أشكال وأنماط محددة بدقة، أو سلوكيات حسابية متماسكة، من خلال التفاعلات المحلية لعدد كبير من عناصر الحوسبة البسيطة غير الموثوقة، والموزعة بشكل غير منتظم، وغير المتزامنة، والمبرمجة بشكل متطابق (جسيمات). ^{[ 23 ]} وكنموذج برمجي، يتمثل الهدف في إيجاد تقنيات برمجة جديدة تتناسب مع بيئات الحوسبة غير المتبلورة. كما تلعب الحوسبة غير المتبلورة دورًا هامًا كأساس لـ " الحوسبة الخلوية " (انظر موضوعي البيولوجيا التركيبية والحوسبة الخلوية أدناه).

يُستخدم فهم أن الشكل يقوم بالحساب لتحليل العلاقة بين الشكل والتحكم ولتوجيه تصميم الروبوتات نظريًا بمتطلبات تحكم مخفضة، وقد تم استخدامه في كل من علم الروبوتات وفهم العمليات المعرفية في الكائنات الحية، انظر الحساب المورفولوجي و. ^{[ 24 ]}

الحوسبة المعرفية هي نوع جديد من الحوسبة، وعادة ما يكون الهدف منها هو نمذجة وظائف الإحساس البشري والاستدلال والاستجابة للمحفزات، انظر الحوسبة المعرفية و. ^{[ 25 ]}

إن القدرات المعرفية للحوسبة المعرفية الحالية لا تزال بعيدة كل البعد عن مستوى القدرات البشرية. ويمكن تطبيق النهج الحسابي المعلوماتي نفسه على كائنات حية أخرى أبسط. تُعد البكتيريا مثالاً على نظام معرفي تم نمذجته حسابيًا، انظر إيشيل بن يعقوب وكتابه "عقل الميكروبات" .

الحياة الاصطناعية (ALife) هي مجال بحثي يهدف في نهاية المطاف إلى فهم الخصائص الأساسية للكائنات الحية ^{[ 26 ]} من خلال بناء أنظمة أولية ، داخل الحواسيب الإلكترونية أو غيرها من الوسائط الاصطناعية، تُظهر خصائص ترتبط عادةً بالكائنات الحية فقط. ومن الأمثلة المبكرة على ذلك أنظمة ليندنماير (أنظمة L)، التي استُخدمت لنمذجة نمو النبات وتطوره. نظام L هو نظام إعادة كتابة متوازٍ يبدأ بكلمة أولية، ويُطبق قواعد إعادة الكتابة الخاصة به بالتوازي على جميع حروف الكلمة. ^{[ 27 ]}

شملت التجارب الرائدة في مجال الحياة الاصطناعية تصميم "كائنات افتراضية مكعبة" متطورة تتفاعل في بيئات محاكاة ذات خصائص واقعية كالحركة ، والديناميكا ، والجاذبية ، والتصادم ، والاحتكاك . ^{[ 28 ]} تم اختيار هذه الكائنات الاصطناعية لقدراتها على السباحة، أو المشي، أو القفز، وتنافست على مورد محدود مشترك (التحكم بمكعب). أسفرت المحاكاة عن تطور كائنات أظهرت سلوكًا مثيرًا للدهشة: فقد طوّر بعضها أيادٍ للإمساك بالمكعب، بينما طوّر البعض الآخر أرجلًا للتحرك نحوه. تم دمج هذا النهج الحسابي مع تقنية التصنيع السريع لبناء الروبوتات المادية التي تطورت افتراضيًا. ^{[ 29 ]} شكل هذا بداية ظهور مجال الحياة الاصطناعية الميكانيكية .

يستكشف مجال البيولوجيا التركيبية تطبيقًا بيولوجيًا لأفكار مماثلة. وتشمل اتجاهات البحث الأخرى في مجال الحياة الاصطناعية الكيمياء الاصطناعية ، بالإضافة إلى الظواهر البيولوجية التقليدية التي يتم استكشافها في الأنظمة الاصطناعية، بدءًا من العمليات الحسابية مثل التكيف والتطور المشترك ، وصولًا إلى العمليات الفيزيائية مثل النمو والتكاثر الذاتي والإصلاح الذاتي .

الحوسبة الجزيئية (المعروفة أيضًا باسم الحوسبة الجزيئية الحيوية، والحوسبة الحيوية، والحوسبة الكيميائية الحيوية، وحوسبة الحمض النووي ) هي نموذج حسابي يتم فيه ترميز البيانات على شكل جزيئات حيوية مثل خيوط الحمض النووي ، وتعمل أدوات البيولوجيا الجزيئية على البيانات لإجراء عمليات مختلفة (مثل العمليات الحسابية أو المنطقية ).

كان أول تطبيق عملي للحاسوب الجزيئي ذي الأغراض الخاصة هو التجربة الرائدة التي أجراها ليونارد أدلمان عام 1994، حيث حلّ مسألة مسار هاميلتونية ذات 7 عقد باستخدام معالجة خيوط الحمض النووي في أنابيب الاختبار فقط. ^{[ 30 ]} تبدأ حسابات الحمض النووي من مدخلات أولية مُشفّرة كسلسلة من الحمض النووي ( وهي في الأساس سلسلة من الأحرف الأربعة {A, C, G, T})، وتستمر عبر سلسلة من العمليات الحيوية مثل القص واللصق (باستخدام إنزيمات التقييد والربط )، واستخراج الخيوط التي تحتوي على سلسلة فرعية معينة (باستخدام تكامل واتسون-كريك)، والنسخ (باستخدام تفاعل البوليميراز المتسلسل الذي يستخدم إنزيم البوليميراز)، والقراءة. ^{[ 31 ]} نجحت الأبحاث التجريبية الحديثة في حلّ مسائل أكثر تعقيدًا من مسائل NP-complete، مثل مسألة 3SAT ذات 20 متغيرًا ، وتطبيقات الحمض النووي الرطب لآلات الحالة المحدودة، مع تطبيقات محتملة في تصميم الأدوية الذكية .

يُعدّ فهم التجميع الذاتي من أبرز إسهامات البحث في هذا المجال . ^{[ 33 ]} التجميع الذاتي هو عملية تصاعدية تتجمع فيها الأجسام تلقائيًا لتشكيل هياكل معقدة. وتزخر الطبيعة بأمثلة عديدة على هذه الظاهرة، منها ارتباط الذرات بروابط كيميائية لتكوين جزيئات ، وتكوين الجزيئات للبلورات أو الجزيئات الضخمة . ومن أمثلة مواضيع البحث في التجميع الذاتي: هياكل الحمض النووي النانوية ذاتية التجميع ^{[ 34 ]} مثل مثلثات سيربينسكي ^{[ 35 ]} أو الأشكال النانوية ذات الأشكال المختلفة التي يتم الحصول عليها باستخدام تقنية طي الحمض النووي ^{[ 36 ]} ، وآلات الحمض النووي النانوية ^{[ 37 ]} مثل الدوائر القائمة على الحمض النووي ( العداد الثنائي ، و XOR التراكمي على مستوى البت )، والريبوزيمات للعمليات المنطقية، والمفاتيح الجزيئية ( ملاقط الحمض النووي )، والمحركات الجزيئية ذاتية الحركة ( مُشاة الحمض النووي ).

أسفرت الأبحاث النظرية في مجال الحوسبة الجزيئية عن العديد من النماذج الجديدة للحوسبة باستخدام الحمض النووي (مثل أنظمة الربط التي قدمها توم هيد عام 1987)، وقد تم بحث قدرتها الحاسوبية. ^{[ 38 ]} ومن المعروف الآن أن العديد من مجموعات العمليات الحيوية قادرة على تحقيق القدرة الحاسوبية لآلات تورينج .

يقوم الحاسوب الكمومي ^{[ 39 ]} بمعالجة البيانات المخزنة على شكل بتات كمومية ( كيوبتات )، ويستخدم ظواهر ميكانيكا الكم مثل التراكب والتشابك لإجراء العمليات الحسابية. يمكن للكيوبت أن يحمل القيمة "0" أو "1" أو تراكبًا كموميًا لهما. يعمل الحاسوب الكمومي على الكيوبتات باستخدام بوابات منطقية كمومية . من خلال خوارزمية شور متعددة الحدود لتحليل الأعداد الصحيحة إلى عواملها الأولية، وخوارزمية جروفر للبحث في قواعد البيانات الكمومية التي تتميز بميزة زمنية تربيعية، تبين أن الحواسيب الكمومية تمتلك ميزة كبيرة محتملة مقارنةً بالحواسيب الإلكترونية.

لا يعتمد التشفير الكمومي على تعقيد الحساب ، بل على الخصائص المميزة للمعلومات الكمومية ، مثل استحالة قياسها بدقة، وأي محاولة لقياسها تُؤدي إلى تشويش حتمي لا رجعة فيه. وقد أُعلن عن تجربة ناجحة في الهواء الطلق للتشفير الكمومي عام 2007، حيث نُقلت البيانات بأمان عبر مسافة 144  كيلومترًا. ^{[ 40 ]} يُعد النقل الكمومي تطبيقًا واعدًا آخر، حيث تُنقل حالة كمومية (وليست مادة أو طاقة) إلى أي موقع بعيد. وتعتمد تطبيقات الحواسيب الكمومية العملية على ركائز متنوعة مثل مصائد الأيونات ، والموصلات الفائقة ، والرنين المغناطيسي النووي ، وغيرها. وفي عام 2006، استخدمت أكبر تجربة حوسبة كمومية معالجات معلومات كمومية تعمل بالرنين المغناطيسي النووي في الحالة السائلة، وكان بإمكانها العمل على ما يصل إلى 12 كيوبت. ^{[ 41 ]}

علم الأحياء النظمي الحاسوبي (أو ببساطة علم الأحياء النظمي) هو منهج تكاملي ونوعي يدرس الاتصالات والتفاعلات المعقدة التي تحدث في الأنظمة البيولوجية. ولذلك، يركز علم الأحياء النظمي على شبكات التفاعل نفسها وخصائص الأنظمة البيولوجية الناجمة عن هذه الشبكات، بدلاً من التركيز على المكونات الفردية للعمليات الوظيفية في الكائن الحي. وقد ركز هذا النوع من الأبحاث على المكونات العضوية بشكل كبير على أربع شبكات تفاعل مترابطة مختلفة: ^{[ 43 ]} شبكات تنظيم الجينات، والشبكات الكيميائية الحيوية، وشبكات النقل، وشبكات الكربوهيدرات.

تتألف شبكات تنظيم الجينات من تفاعلات بين الجينات، بالإضافة إلى تفاعلات بين الجينات ومواد أخرى في الخلية. تُنسخ الجينات إلى الحمض النووي الريبوزي الرسول (mRNA)، ثم تُترجم إلى بروتينات وفقًا للشفرة الوراثية . يرتبط كل جين بأجزاء أخرى من الحمض النووي ( المحفزات ، والمعززات ، والمثبطات ) التي تعمل كمواقع ارتباط للمنشطات أو المثبطات لنسخ الجينات . تتفاعل الجينات مع بعضها البعض إما من خلال منتجاتها الجينية (mRNA، والبروتينات) التي تُنظم نسخ الجينات، أو من خلال جزيئات صغيرة من الحمض النووي الريبوزي (RNA ) التي تُنظم الجينات مباشرةً. تُشكل هذه التفاعلات بين الجينات ، إلى جانب تفاعلات الجينات مع مواد أخرى في الخلية، أبسط شبكة تفاعل: شبكات تنظيم الجينات . تُؤدي هذه الشبكات مهام معالجة المعلومات داخل الخلية، بما في ذلك تجميع وصيانة الشبكات الأخرى. تشمل نماذج شبكات تنظيم الجينات الشبكات المنطقية العشوائية والاحتمالية ، والأتمتة غير المتزامنة ، وأنماط الشبكة .

ثمة وجهة نظر أخرى مفادها أن نظام تنظيم الجينوم بأكمله هو نظام حاسوبي، أي حاسوب جينومي . يسمح هذا التفسير بمقارنة الحوسبة الإلكترونية التي يصنعها الإنسان بالحوسبة كما تحدث في الطبيعة. ^{[ 44 ]}

بالإضافة إلى ذلك، وعلى عكس الحاسوب التقليدي، يتم تحقيق المتانة في الحاسوب الجينومي من خلال آليات التغذية الراجعة المختلفة التي يتم من خلالها تدهور العمليات ضعيفة الأداء بسرعة، وقتل الخلايا ضعيفة الأداء عن طريق موت الخلايا المبرمج ، وتفوق الأنواع الأكثر ملاءمة على الكائنات الحية ضعيفة الأداء.

تشير الشبكات البيوكيميائية إلى التفاعلات بين البروتينات، وتؤدي هذه البروتينات وظائف ميكانيكية واستقلابية متنوعة داخل الخلية. قد يرتبط بروتينان أو أكثر ببعضهما البعض عبر مواقع التفاعل الخاصة بهما، مُشكلين مُركبًا بروتينيًا ديناميكيًا ( التكوين المُركب ). قد تعمل هذه المُركبات البروتينية كمحفزات لتفاعلات كيميائية أخرى، أو قد تُغير بعضها البعض كيميائيًا. تُؤدي هذه التعديلات إلى تغييرات في مواقع الارتباط المُتاحة للبروتينات. يوجد في الخلية عشرات الآلاف من البروتينات، وهي تتفاعل فيما بينها. لوصف هذا الكم الهائل من التفاعلات، تم تقديم خرائط كون ^{[ 45 ]} كتمثيل بياني لتصوير التفاعلات الجزيئية بصور مُوجزة. تشمل الطرق الأخرى لوصف تفاعلات البروتين-بروتين بدقة وإيجاز استخدام الحساب الحيوي النصي ^{[ 46 ]} أو حساب باي المُعزز بالخصائص العشوائية ^{[ 47 ] .}

تشير شبكات النقل إلى فصل ونقل المواد عبر الأغشية الدهنية. بعض الدهون قادرة على التجمع الذاتي لتكوين أغشية بيولوجية. يتكون الغشاء الدهني من طبقة ثنائية من الدهون تتخللها البروتينات والجزيئات الأخرى، مما يسمح لها بالتحرك على طول هذه الطبقة. من خلال الطبقات الثنائية للدهون، تُنقل المواد بين داخل الغشاء وخارجه للتفاعل مع جزيئات أخرى. تشمل النماذج الرياضية التي تصف شبكات النقل أنظمة الأغشية وحسابات الأغشية . ^{[ 48 ]}

يهدف علم الأحياء التركيبي إلى هندسة مكونات بيولوجية اصطناعية، بهدف نهائي يتمثل في تجميع أنظمة بيولوجية كاملة من مكوناتها الأساسية. ويمكن تتبع تاريخ علم الأحياء التركيبي إلى ستينيات القرن الماضي، عندما اكتشف فرانسوا جاكوب وجاك مونود المنطق الرياضي في تنظيم الجينات. وتُعد تقنيات الهندسة الوراثية، القائمة على تقنية الحمض النووي المؤتلف ، بمثابة مقدمة لعلم الأحياء التركيبي الحالي الذي يوسع نطاق هذه التقنيات ليشمل أنظمة كاملة من الجينات ومنتجاتها.

إلى جانب إمكانية تصنيع سلاسل الحمض النووي (DNA) الأطول فأطول، أصبح احتمال إنشاء جينومات اصطناعية بهدف بناء كائنات اصطناعية بالكامل حقيقة واقعة. في الواقع، مكّن التجميع السريع لسلاسل الحمض النووي القصيرة المصنعة كيميائيًا من توليد جينوم اصطناعي لفيروس بطول 5386 زوجًا قاعديًا. ^{[ 49 ]}

في المقابل، وجد سميث وزملاؤه حوالي 100 جين يمكن إزالتها بشكل فردي من جينوم الميكوبلازما التناسلية . يمهد هذا الاكتشاف الطريق لتجميع جينوم اصطناعي بسيط ولكنه قابل للاستخدام، يتكون من الجينات الأساسية فقط.

يتمثل النهج الثالث لهندسة الخلايا شبه الاصطناعية في بناء نوع واحد من الجزيئات الشبيهة بالحمض النووي الريبي (RNA) القادرة على التضاعف الذاتي. ^{[ 50 ]} ويمكن الحصول على هذا الجزيء من خلال توجيه التطور السريع لمجموعة أولية من الجزيئات الشبيهة بالحمض النووي الريبي، عن طريق اختيار الصفات المرغوبة.

ومن الجهود الأخرى في هذا المجال هندسة الأنظمة متعددة الخلايا من خلال تصميم، على سبيل المثال، وحدات اتصال بين الخلايا تُستخدم لتنسيق مجموعات الخلايا البكتيرية الحية. ^{[ 51 ]}

الحوسبة في الخلايا الحية (المعروفة أيضًا بالحوسبة الخلوية أو الحوسبة داخل الكائن الحي ) هي منهج آخر لفهم الطبيعة كعملية حسابية. ومن الدراسات المهمة في هذا المجال دراسة الطبيعة الحسابية لتجميع الجينات في الكائنات وحيدة الخلية المعروفة باسم الهدبيات . تخزن الهدبيات نسخة من حمضها النووي (DNA) تحتوي على جينات وظيفية في النواة الكبيرة ، ونسخة أخرى "مشفرة" في النواة الصغيرة . يتكون اقتران هدبيين من تبادل المعلومات الوراثية في نواتهما الصغيرة، مما يؤدي إلى تكوين نواتين صغيرتين جديدتين، ثم يقوم كل هدبي بإعادة تجميع المعلومات من نواته الصغيرة الجديدة لبناء نواة كبيرة وظيفية جديدة. تُسمى هذه العملية الأخيرة بتجميع الجينات أو إعادة ترتيبها. وهي تتضمن إعادة ترتيب بعض أجزاء الحمض النووي ( التباديل وربما الانقلابات ) وحذف أجزاء أخرى من نسخة النواة الصغيرة. من وجهة نظر الحوسبة، أدت دراسة عملية تجميع الجينات هذه إلى العديد من المواضيع والنتائج البحثية الهامة، مثل خاصية تورينج الشاملة لمختلف نماذج هذه العملية. ^{[ 52 ]} ومن وجهة النظر البيولوجية، طُرحت فرضية معقولة حول "البرمجيات الحيوية" التي تُنفذ عملية تجميع الجينات، استنادًا إلى إعادة التركيب الموجه بالقالب . ^{[ 53 ] [ 54 ]}

تشمل الأساليب الأخرى للحوسبة الخلوية تطوير آلة ذاتية التشغيل قابلة للبرمجة ومستقلة داخل الكائن الحي باستخدام بكتيريا الإشريكية القولونية ، ^{[ 55 ]} وتصميم وبناء بوابات منطقية خلوية ودوائر جينية داخل الكائن الحي تستغل العمليات الكيميائية الحيوية الموجودة في الخلية (انظر على سبيل المثال ^{[ 56 ]} )، والتحسين الشامل لفتحة الثغور في الأوراق، باتباع مجموعة من القواعد المحلية التي تشبه الآلة الخلوية . ^{[ 57 ]}