A computação de inspiração biológica é um ramo da inteligência artificial que lida com o design e desenvolvimento de algoritmos e sistemas inspirados em sistemas biológicos. O principal objectivo da computação de inspiração biológica é desenvolver técnicas computacionais que possam resolver problemas de uma forma mais eficiente e eficaz do que os métodos tradicionais.
Os algoritmos de computação de inspiração biológica são baseados nos princípios da selecção e evolução natural. Estão desenhados para imitar a forma como os sistemas biológicos resolvem os problemas. Por exemplo, os algoritmos evolutivos são inspirados pelo processo de seleção natural, enquanto as redes neurais são inspiradas pela estrutura e função do cérebro.
A computação de inspiração biológica tem sido usada para resolver uma ampla gama de problemas, incluindo otimização, reconhecimento de padrões e controle. Também tem sido usada para desenvolver sistemas de inteligência artificial que podem corresponder ou exceder o desempenho de especialistas humanos em tarefas como a classificação de imagens e o reconhecimento de objetos. O que é inteligência de enxame na IA? A inteligência de enxame (SI) é um subcampo de inteligência artificial (IA) que se preocupa com o estudo de sistemas descentralizados e auto-organizados. Os sistemas SI são tipicamente compostos por um grande número de agentes simples que interagem entre si e com o seu ambiente para atingir um objectivo comum.
Um dos exemplos mais famosos de um sistema SI é uma colónia de formigas. Cada formiga é capaz apenas de comportamentos simples, mas quando muitas formigas trabalham juntas são capazes de realizar tarefas complexas, tais como construir ninhos e procurar alimentos.
Os sistemas SI são frequentemente usados para resolver problemas que são difíceis ou impossíveis para os métodos tradicionais de IA. Por exemplo, os sistemas SI têm sido usados para desenhar rotas eficientes para veículos em redes de tráfego, e para gerar novos desenhos para produtos e materiais.
Existem muitos algoritmos SI diferentes, mas todos eles compartilham algumas características comuns. Os algoritmos SI são tipicamente descentralizados, o que significa que não há controle ou coordenação central. Isto pode torná-los mais robustos a mudanças e falhas. Os algoritmos SI são também frequentemente auto-organizados, o que significa que podem adaptar-se e alterar o seu comportamento em resposta a mudanças no seu ambiente.
Os algoritmos SI estão geralmente divididos em duas categorias principais: optimização de colónias de formigas (ACO) e optimização de enxames de partículas (PSO). Os algoritmos ACO são inspirados no comportamento das formigas, enquanto os algoritmos PSO são inspirados no comportamento dos bandos de aves.
Existem muitos algoritmos ACO diferentes, mas todos eles partilham algumas características comuns. O que é um processador neuromórfico? Um processador neuromórfico é uma implementação de hardware de uma rede neural. Ele é projetado para imitar a forma como o cérebro funciona, processando informações de forma paralela e distribuída. Os processadores neuromórficos são usados para uma variedade de aplicações, incluindo reconhecimento de padrões, processamento de imagens e processamento de sinais.
O que são produtos de inspiração biológica?
Existem muitos tipos diferentes de produtos de inspiração biológica, mas todos eles têm uma coisa em comum: são inspirados pela natureza. Isto significa que eles são concebidos para imitar a forma como os sistemas naturais funcionam, de modo a alcançar resultados semelhantes.
Alguns exemplos de produtos bio-inspirados incluem:
Painéis solares que imitam a forma como as folhas convertem a luz solar em energia
-Filtros que imitam a forma como o rim limpa o sangue
-Materiais compostos que imitam a forma como os ossos são fortes mas leves
-Robots que imitam a forma como os insectos se movem
Os benefícios dos produtos de inspiração biológica incluem que são muitas vezes mais eficientes e amigos do ambiente do que os seus equivalentes tradicionais. Por exemplo, os painéis solares são uma fonte de energia renovável e os filtros podem ser usados para limpar a água sem o uso de produtos químicos.
Porque é que o algoritmo genético é melhor?
Há muitas razões pelas quais os algoritmos genéticos (GAs) são muitas vezes vistos como superiores a outras técnicas de optimização, tais como a descida de gradiente (GD). Aqui estão algumas das principais razões:
1. Os GAs podem escapar à optima local.
GD é uma técnica de optimização iterativa que se baseia numa abordagem de “subida de colina”. Isto significa que ele começa de um ponto aleatório no espaço de busca e depois tenta encontrar o ponto “mais alto” próximo. Entretanto, se houver um ótimo local (ou seja, um ponto mais alto que todos os outros pontos na sua vizinhança imediata), GD ficará preso nesse ponto e nunca encontrará o ótimo global (ou seja, o ponto mais alto em todo o espaço de busca).
As GAs, por outro lado, não estão sujeitas a este problema. Isto porque os AG utilizam uma abordagem baseada na população, em que múltiplas soluções são simultaneamente evoluídas para o óptimo global. Isto significa que mesmo que uma solução fique presa a um óptimo local, as outras soluções na população podem continuar a procurar o óptimo global.
2. As ACs podem lidar com problemas não lineares.
GD só está bem adaptado para optimizar problemas lineares. Os problemas não lineares muitas vezes contêm Plateaus, cristas e outras características que os tornam difíceis de otimizar usando GD.
GAs, por outro lado, podem lidar muito melhor com problemas não lineares. Isto porque os GAs podem usar mutação e crossover para explorar mais o espaço de busca.