[Artigo] Algoritmos inspirados na natureza

Olhando para tela do seu celular, usando um notebook com processadores ultra avançados e placas de vídeo maravilhosas, toda a computação pode parecer muito distante da natureza. Uma pessoa nascida depois de 2010, dificilmente vai conseguir imaginar como era a vida antes da internet, celulares, computadores etc. Porém, até hoje, a natureza inspira as pessoas a criar tecnologias e métodos para resolver problemas que são extremamente eficazes.

Nesse artigo você vai ver 3 algoritmos/tecnologias que foram inspiradas na natureza e mudaram a sua vida sem você saber.

1- Redes neurais

As redes neurais em ciência da computação são modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular, o cérebro), que são capazes de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de padrões. Esse tipo de sistema é apresentado geralmente como sistemas de "neurônios interconectados, que podem computar valores de entradas", simulando o comportamento de redes neurais biológicas.

Esse tipo de tecnologia vem revolucionando a área da computação e executando tarefas incríveis. Por exemplo, uma rede neural é capaz de reconhecer a escrita manual através de um conjunto de neurônios de entrada, que podem ser ativados pelos pixels de uma imagem. Os dados adquiridos por essa ativação dos neurônios são então repassados, ponderados e transformados por uma função determinada pelo designer da rede. Este processo é repetido até que, finalmente, um neurônio de saída é ativado determinando qual caractere foi lido [1].

Mas não é só isso, essas redes tem se tornado tão poderosas que estão aprendendo a dirigir, jogar, traduzir textos e muito mais. Veja no vídeo a seguir um exemplo de como ela pode aprender a jogar Flappy Bird.

2- Algoritmos genéticos

Um algoritmo genético (AG) é uma técnica de busca utilizada na ciência da computação para achar soluções aproximadas em problemas de otimização e busca. Esse tipo de algoritmo foi fundamentado principalmente pelo americano John Henry Holland e atualmente é uma classe particular de algoritmos evolutivos, que usam técnicas inspiradas pela biologia evolutiva como hereditariedade, mutação, seleção natural e recombinação (ou crossing over).

Esse tipo de algoritmo tem sido usado em larga escala para diversas finalidades: predição de quantidade de mortos por COVID-19 [2], aprendizado das regras de trânsito [3], agendamento de horários de aula [3] etc.

3- Colônias de formigas

No mundo real, as formigas andam sem rumo (pelo menos inicialmente) até que, encontrada comida, elas retornam à colônia deixando um rastro de feromônio. Se outras formigas encontram um desses rastros, elas tendem a não seguir mais caminhos aleatórios. Em vez disso, seguem a trilha encontrada, retornando, e, inclusive, enfatizando se acharam alimento.

Com o transcorrer do tempo, entretanto, as trilhas de feromônio começam a evaporar, reduzindo, assim, sua força atrativa. Quanto mais formigas passarem por um caminho predeterminado, mais tempo será necessário para o feromônio da trilha evaporar. Analogamente, elas marcharão mais rapidamente sobre um caminho curto, o que implica aumento da densidade de feromônio depositado antes que ele comece a evaporar. A evaporação do feromônio também possui a vantagem de evitar a convergência para uma solução local ótima: se a evaporação não procedesse, todas as trilhas escolhidas pelas primeiras formigas tornar-se-iam excessivamente atrativas para as outras e, neste caso, a exploração do espaço da solução delimitar-se-ia consideravelmente. Quando uma formiga encontra um bom (curto) caminho entre a colônia e a fonte de alimento, outras formigas tenderão a seguí-lo, gerando assim feedback positivo, o que eventualmente torna um determinado caminho mais interessante. A ideia do algoritmo da colônia de formigas é imitar este comportamento através de "formigas virtuais", que caminham por um grafo que representa o problema a ser resolvido [5].

Esse tipo de algoritmo tem sido utilizado para produzir soluções quase ótimas, visto que a colônia de formigas pode mudar várias vezes e se adaptar às mudanças em tempo real. No vídeo a seguir, é estudado o comportamento humano quando grandes aglomerações acontecem [4].

A computação bio-inspirada não é uma novidade, ela já é estudada há algum tempo. Diversos cientistas mostram como a natureza ainda é soberana sobre as ciências e como devemos aprender com ela.