Este artículo se centra en el cómputo evolutivo, una rama de la inteligencia artificial que simula la evolución natural para resolver problemas complejos de optimización o clasificación. Inspirada en comportamientos naturales, como los observados en las colonias de hormigas, esta técnica se utiliza cuando los métodos tradicionales de optimización fallan, principalmente debido a su alto costo computacional.
Existen dos tipos principales de
algoritmos de optimización: los basados en derivadas, que utilizan gradientes
para la información, y los de búsqueda directa, que no emplean gradientes.
Dentro de las metaheurísticas bioinspiradas de búsqueda directa, se destacan
los algoritmos evolutivos, que son estocásticos y se basan en el principio de
"supervivencia del más apto" de la teoría evolutiva de Darwin.
En la conferencia
"Metaheurísticas Bio-Inspiradas para Optimización: La Última
Frontera" de 2021, el Dr. Carlos Coello Coello resaltó tres paradigmas
clave en la computación evolutiva: la programación evolutiva, las estrategias
evolutivas y los algoritmos genéticos, siendo la programación genética una
variante popular de este último.
Un ejemplo práctico y reciente de
la aplicación de la computación evolutiva es el desarrollo por investigadores
de la Universidad de Austin, Texas, de un algoritmo que propone estrategias
efectivas no farmacéuticas para contener pandemias como la del covid-19,
demostrando su relevancia tanto en los negocios como en la vida cotidiana.
El uso de algoritmos genéticos y
metaheurísticas está ganando popularidad en diversas áreas gracias al aumento
del poder de cómputo disponible. Estas técnicas se aplican en una variedad de
campos, desde la ingeniería hasta la química y la física. Por ejemplo, el tren
bala japonés Shinkansen ha sido optimizado con algoritmos genéticos, al igual
que en Italia se ha explorado su uso para mejorar el sistema de suspensión de
los autos de Fórmula 1. Incluso la NASA y la Agencia Espacial Japonesa han
implementado estos algoritmos en sus proyectos. Aunque su accesibilidad ha
incrementado su popularidad, su uso debe ser medido y complementado con otras
técnicas para garantizar resultados efectivos en el futuro. En los próximos
diez años, se espera desarrollar algoritmos avanzados para dominios específicos
que potencien el aprendizaje y otras aplicaciones.
Este artículo proporciona una
visión comprensiva sobre el uso de la heurística y las metaheurísticas en el
campo de la inteligencia artificial (IA), destacando su aplicación en la
resolución de problemas complejos donde los métodos tradicionales pueden fallar.
Heurística:
Originada del griego "heuriskein", que significa
"encontrar", esta palabra se utiliza en IA para describir métodos que
aplican conocimientos expertos de manera dinámica para realizar tareas,
ofreciendo soluciones prácticas sin un análisis formal riguroso. Estas técnicas
se enfocan en la eficiencia y la minimización de recursos utilizados.
Estrategia de la IA: La
investigación en IA ha generado procedimientos heurísticos exitosos, cuyos
principios se han aplicado ampliamente, especialmente en sistemas expertos.
Estas estrategias han enriquecido el desarrollo científico en el ámbito de las
heurísticas y ampliado su aplicación.
Metaheurísticas: Acuñado
por Fred Glover en 1986, este término se refiere a procedimientos de alto nivel
que guían la búsqueda de soluciones mediante reglas basadas en el conocimiento,
para explorar eficientemente el espacio de soluciones. Las metaheurísticas se
clasifican en tipos como métodos de relajación, procesos constructivos,
búsquedas por entornos y procedimientos evolutivos.
Metaheurísticas
bioinspiradas: Estas son una clase de metaheurísticas que han
ganado popularidad y se basan en procesos biológicos como la evolución natural
y los movimientos de las hormigas.
Aplicaciones prácticas: Los
algoritmos evolutivos se han utilizado en una variedad de aplicaciones
industriales y científicas, como la optimización del Shinkansen en Japón y la
suspensión en coches de Fórmula 1 en Italia. Incluso la NASA y la Agencia
Espacial Japonesa han experimentado con estas técnicas para mejorar sus
proyectos.
En resumen, el uso de heurísticas
y metaheurísticas ha demostrado ser un recurso valioso en el desarrollo de
soluciones innovadoras en IA, influenciando una amplia gama de sectores y
promoviendo avances significativos en la optimización y la toma de decisiones.
Conclusión.
En conclusión, el cómputo y
algoritmos evolutivos, la heurística y las metaheurísticas representan una
vanguardia crucial en el campo de la inteligencia artificial, proporcionando
métodos robustos para enfrentar desafíos complejos de optimización y
clasificación que los enfoques tradicionales no pueden resolver eficientemente.
Inspiradas en procesos naturales
y comportamientos biológicos, estas técnicas no solo mejoran los procesos y
sistemas existentes en diversas industrias, sino que también abren nuevas
posibilidades para la innovación y el diseño estratégico en tecnología. Al
aplicar estos enfoques avanzados, podemos alcanzar soluciones más efectivas y
eficientes, potenciando el progreso tecnológico y contribuyendo
significativamente al desarrollo científico y aplicado en múltiples campos.
En futuros artículos de este
blog, profundizaremos en las aplicaciones y los últimos descubrimientos
relacionados con este fascinante y crucial tema, que es fundamental para los
avances en la optimización de procesos, funciones y el desarrollo de nuevas aplicaciones.
Referencias:
- https://tebadm.ulpgc.es/almacen/seminarios/MH%20Las%20Palmas%202.pdf
- https://conahcyt.mx/computacion-evolutiva-y-algunas-de-sus-aplicaciones-en-el-mundo-real/#:~:text=En%20la%20computaci%C3%B3n%20evolutiva%2C%20que,puede%20resolver%20un%20problema%20dado.
- https://www.youtube.com/watch?v=xKIDAqB_4JQ&t=27s
- https://enzyme.biz/blog/algoritmos-geneticos-y-sus-aplicaciones-para-soluciones#:~:text=En%20resumen%2C%20los%20algoritmos%20gen%C3%A9ticos,la%20aproximaci%C3%B3n%20es%20suficientemente%20buena.
- https://www.math.cinvestav.mx/sites/default/files/platica-escuela-2022-Coello.pdf
- https://www.researchgate.net/figure/Taxonomia-de-la-computacion-evolutiva-8-Los-metodos-metaheuristicos-basados-en_fig1_318729236
- https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/191402/int-metaheuristicas-caepia-2009_01.pdf
Por Carlos Campa Arvizu.
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