¿Os habéis preguntado alguna vez porque las hormigas no sufren de problemas de atascos de tráfico y más bien circulan de forma totalmente organizada? No es porque dispongan de herramientas como el TranSEC que os mostrábamos ayer mismo.

Es conocido que las hormigas dejan a su paso un rastro de feromonas, lo que permite al resto del hormiguero seguir la misma ruta. Rutas más cortas al nido permiten un paso más frecuente de hormigas: en consecuencia, acumulan mayor rastro de feromonas y quedan reforzadas positivamente frente a las otras rutas. Esto permite a la comunidad hallar un camino muy corto.

Este es un ejemplo de la ‘inteligencia de enjambre’ de comportamientos colectivos de animales como las hormigas, las abejas o las termitas, que inspira desarrollos de inteligencia artificial. De hecho, la técnica ACO (Ant Colony Optimization) se basa en la forma en que las hormigas encuentran caminos cortos y tiene aplicaciones en logística, investigación médica o bioinformática.

Ahora científicos del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC (IIIA-CSIC) en Barcelona han mejorado la técnica ACO inspirándose en las hormigas faraón (Monomorium pharaonis), capaces de aprender de ejemplos negativos, caminos por los que no conviene ir.

Si en la naturaleza las hormigas se guían, de forma probabilista, por las feromonas que hallan en cada trozo de camino, en los algoritmos esas feromonas equivaldrían a valores numéricos que están en los componentes de las posibles soluciones. Y al igual que las feromonas, esos valores se refuerzan positivamente o negativamente en función de si aparecen o no en las soluciones buenas.

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