Inteligencia de enjambre
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La inteligencia de enjambre es el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados, naturales o artificiales. El concepto se emplea en el trabajo de la inteligencia artificial. La expresión fue presentado por Gerardo Beni y Jing Wang en 1989, en el marco de sistemas de robots móviles.
Introducción
Los Sistemas SI se componen típicamente de una población de agentes simples o boids que interactúan entre sí y con su medio ambiente. La inspiración proviene a menudo de la naturaleza, especialmente de los sistemas biológicos. Los agentes siguen reglas muy simples, y aunque no hay una estructura de control centralizada que dicte cómo deben comportarse los agentes individuales, locales y, hasta cierto punto al azar, las interacciones entre estos agentes dan lugar a la aparición de la conducta global "inteligente", sin que el individuo sea agente. Ejemplos naturales de SI son las colonias de hormigas, alineamiento de aves en vuelo, el pastoreo de animales, el crecimiento bacteriano y la escolarización de pescado. La definición de la inteligencia de enjambre todavía no está muy clara. En principio, debería ser un sistema multi-agente que tiene un comportamiento auto-organizado que muestra un comportamiento inteligente. La aplicación de los principios en enjambre de robots se llama robótica de enjambre, mientras que "inteligencia de enjambre" se refiere al conjunto más general de algoritmos. La "Predicción de Enjambre" se ha utilizado en el contexto de los problemas de predicción.
Ejemplos de algoritmos
ANT optimización de colonias
Son una clase de algoritmos inspirados en las acciones de una colonia de hormigas. Los Métodos ACO son útiles en problemas que necesitan encontrar caminos hacia metas. La simulación artificial de agentes se utiliza para localizar soluciones óptimas moviendose a través de un espacio de parámetros que representan todas las posibles soluciones. Las hormigas naturales establecen las feromonas que dirigen unos a otros a los recursos y a explorar su entorno. "Hormigas", la simulación similar, registra sus posiciones y la calidad de sus soluciones, para que en posteriores iteraciones de simulación más hormigas puedan localizar las mejores soluciones.
Algoritmo de Colonia de Abejas Artificial
Este es un algoritmo meta-heurístico introducido por Karaboga en 2005, y simula el comportamiento de forrajeo de las abejas melíferas. El algoritmo ABC tiene tres fases: "empleado abeja", "abejas" y "curioso explorador abeja". En la abeja empleada y las fases onlooker abejas, las abejas explotan las fuentes de búsquedas locales en el barrio de las soluciones seleccionadas sobre la base de la selección determinista, en la fase de la abeja ocupada y la selección probabilística en la fase de abeja espectador. En la fase de abeja exploradora que es una analogía de abandonar las fuentes de alimentos agotados en el proceso de búsqueda de alimento, las soluciones que no son beneficiosas para el progreso de la búsqueda, ya se abandonan, y se introducen nuevas soluciones en lugar de ello, para explorar nuevas regiones en el espacio de búsqueda.
Algoritmo de Gotas de Agua Inteligente
Es inspirada en la naturaleza del algoritmo de optimización basado en enjambre, que se introdujo por primera vez en el 2007 . El algoritmo de IWD trata de imitar el comportamiento de gotas de agua naturales en los ríos. Aquí, el suelo es la cantidad que es llevada por cada gota de agua artificial en el algoritmo. Varias versiones del algoritmo de DIM se han sugerido para diferentes aplicaciones.
Optimización Multi-enjambre
Es una variante de la optimización de enjambre de partículas basado en el uso de sub-enjambres múltiples en lugar de un enjambre. El enfoque general del multi-enjambre de optimización es que cada sub-enjambre se centra en una región específica, mientras que un método de diversificación específica decide dónde y cuándo poner en marcha los sub-enjambres. El marco multi-enjambre está especialmente equipado para la optimización de problemas multimodales, donde existen múltiples óptimos.
Optimización de enjambre de partículas
Es un algoritmo de optimización global para hacer frente a los problemas en el que una mejor solución se puede representar como un punto o una superficie en un espacio n-dimensional. Las hipótesis se representan en este espacio y se siembran con una velocidad inicial, así como con un canal de comunicación entre las partículas. Las partículas se mueven a través del espacio de soluciones, y se evalúan de acuerdo con algún criterio después de cada paso del tiempo. Con el tiempo, las partículas son aceleradas hacia esas partículas dentro de su grupo de comunicación que tienen mejores valores de fitness. La principal ventaja de este enfoque sobre otras estrategias de minimización globales tales como el recocido simulado es que el gran número de los miembros que componen el enjambre de partículas hacen la técnica impresionantemente resistente al problema de los mínimos locales.
Aplicaciones
Las técnicas basadas en la inteligencia de enjambre se pueden utilizar en un número de aplicaciones. El ejército de EE.UU. está investigando técnicas de enjambre para el control de vehículos no tripulados. La Agencia Espacial Europea está pensando en un enjambre orbital de auto-ensamblaje y la interferometría. La NASA está investigando el uso de la tecnología de enjambre para la cartografía planetaria. Un documento de 1992 por M. Anthony Lewis y George A. Bekey discute la posibilidad de utilizar la inteligencia de enjambre para controlar nanobots en el cuerpo con el fin de matar los tumores de cáncer. Por el contrario al-Rifaie y Aber, han utilizado el estocástico Difusión Buscar para localizar tumores. La Inteligencia de enjambre se ha aplicado también para la minería de datos.
Enrutamiento basado en ANT
El uso de la inteligencia enjambre en redes de telecomunicaciones también ha sido investigado, en forma de hormiga Based Routing. Esta fue iniciada por separado por Dorigo et al. y Hewlett Packard a mediados de la década de 1990, con una serie de variaciones desde entonces. Básicamente utiliza una tabla de enrutamiento probabilística recompensa/refuerzo de la ruta recorrida con éxito por cada hormiga que inunda la red. El refuerzo de la ruta en los delanteros, la dirección inversa y ambas a la vez se han investigado: el refuerzo hacia atrás requiere una red simétrica y acopla las dos direcciones, hacia delante junto a recompensas y el refuerzo de una ruta antes de que se conozca el resultado. A medida que el sistema se comporta de forma estocástica y por lo tanto carece de repetibilidad, hay grandes obstáculos para el despliegue comercial. Los medios de comunicación móviles y las nuevas tecnologías tienen el potencial de cambiar el umbral para la acción colectiva debido a la inteligencia de enjambre. La ubicación de la infraestructura de transmisión para las redes de comunicaciones inalámbricas es un problema de ingeniería importante que tiene objetivos contrapuestos. Una selección mínima de localizaciones se requieren sujetos a proporcionar una cobertura de área adecuada para los usuarios. Las aerolíneas también han utilizado el enrutamiento de hormiga para la asignación de aeronaves a puertas de llegadas del aeropuerto. Cada piloto actúa como una hormiga en busca de la mejor puerta del aeropuerto, la "colonia" de los pilotos siempre va a las puertas que puedan llegar y salir de forma rápida.
Simulación de multitudes
Los artistas están utilizando la tecnología de enjambre como un medio para la creación de sistemas interactivos complejos o la simulación de multitudes. Stanley y Stella en: Rompiendo el hielo, fue la primera película en utilizar la tecnología de enjambre para la representación, de manera realista, que representa los movimientos de los grupos de peces y aves que utilizan el sistema Boids. Batman de Tim Burton, también hizo uso de la tecnología de enjambre para mostrar los movimientos de un grupo de murciélagos. El señor de la trilogía de los anillos hace uso de una tecnología similar, conocida como Massive, durante las escenas de batalla. La Tecnología de Enjambre es particularmente atractiva porque es barata, robusta y simple.
En la cultura popular
Enjambre de conceptos y referencias relacionadas con la inteligencia se pueden encontrar en la cultura popular, a menudo como una forma de inteligencia colectiva o de mente grupal que implica muchos más agentes que se usan en las aplicaciones actuales:
- El escritor de ciencia ficción Olaf Stapledon puede haber sido el primero en hablar de enjambre de inteligencia igual o superior a la humanidad. En El último y el primer hombre, una inteligencia de enjambre de Marte consiste en pequeñas células individuales que se comunican entre sí mediante ondas de radio.
- En Star Maker un enjambre de inteligencias fundó numerosas civilizaciones.
- El Invencible, una novela de ciencia ficción de Stanislaw Lem, donde con una nave espacial un humano encuentra un comportamiento inteligente en una multitud de pequeñas partículas que son capaces de defenderse de lo que encontraron como una amenaza.
- En la novela dramática y la posterior miniserie La amenaza de Andrómeda de Michael Crichton, un virus extraterrestre se comunica entre las células y muestra la capacidad de pensar y reaccionar de forma individual y en su conjunto individuales, y como tal, muestra una apariencia de "inteligencia de enjambre".
- Enjambre, un cuento de Bruce Sterling trata sobre una misión llevada a cabo por una facción de los seres humanos, para entender y explotar una inteligencia de enjambre en actividades espaciales.
- Alucinación, un cuento póstumo de Isaac Asimov sobre un insecto, como enjambre alienígena, capaz de organización y siempre con una especie de inteligencia de enjambre.
- Wyrm, una novela de Mark Fabi, se ocupa de un virus desarrollado de la inteligencia emergente en Internet.
- Descifrar, por Stel Pavlou, se ocupa de la inteligencia de enjambres de nanobots que protegen contra intrusos en Atlantis.
- En la serie de videojuegos Halo, la especie Pacto conocidos como los cazadores, se componen de miles de gusanos como criaturas que son individualmente no sensibles, pero, en conjunto forman un ser sensible.
- Prey, de Michael Crichton, aborda el peligro de nanobots que escapan del control humano y el desarrollo de una inteligencia de enjambre.
- La novela de ciencia ficción The Swarm, de Frank Schtzing, trata de criaturas submarinas unicelulares que actúan al unísono para destruir a la humanidad.
- En el videojuego Mass Effect, una raza galáctica conocida como Los Quarianos creó una raza de humanoides o máquinas inteligentes conocidos como los Geth.
Investigadores notables
- Gerardo Beni
- Marco Dorigo
- Russell C. Eberhart
- Luca Maria Gambardella
- James Kennedy
- Craig Reynolds
