Desde una caja de Cracker Jack hasta El Código Da Vinci, todos disfrutan descifrando mensajes secretos. Pero los ingenieros biomédicos de la Universidad de Duke han llevado el anillo decodificador a un lugar donde nunca antes había estado : los patrones creados por las colonias bacterianas.

Según las condiciones iniciales utilizadas, como los niveles de nutrientes y las limitaciones de espacio, las bacterias tienden a crecer de formas específicas. Los investigadores crearon una colonia bacteriana virtual y luego controlaron las condiciones de crecimiento y el número y tamaño de los puntos bacterianos simulados para crear un alfabeto completo basado en cómo se verían las colonias después de llenar una placa de Petri virtual. Llaman a este esquema de codificación emorfi.

La codificación no es uno a uno, ya que el patrón final simulado correspondiente a cada letra no es exactamente el mismo cada vez. Sin embargo, los investigadores descubrieron que un programa de aprendizaje automático podría aprender a distinguir entre ellos para reconocer la letra deseada.

«Un amigo puede ver muchas imágenes mías a lo largo del tiempo, pero ninguna de ellas será exactamente igual», explicó Lingchong You, profesor de ingeniería biomédica en Duke. «Pero si todas las imágenes refuerzan constantemente mi aspecto general, el amigo podrá reconocerme incluso si se le muestra una foto mía que nunca antes había visto».

Para encriptar mensajes reales, el codificador termina creando una película de una serie de patrones, cada uno de los cuales se correlaciona con una letra diferente. Si bien pueden parecer similares para el ojo inexperto, el algoritmo de la computadora puede distinguirlos. Siempre que el receptor conozca el conjunto de condiciones iniciales que llevaron a su creación, un intruso no debería poder descifrar el código sin una poderosa IA propia.

Prueba el cifrado tú mismo. Puede escribir cualquier cosa. o incluso el clásico navideño, «Asegúrese de beber su Ovaltine» :

https://www.patternencoder.com/

Esta investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencias (MCB-1937259), la Oficina de Investigación Naval (N00014-20-1-2121), la Fundación David y Lucile Packard y el programa Google Cloud Research Credits.