El comportamiento de las hormigas ha ayudado a los desarrolladores de software a encontrar sutiles defectos en sus programas, lo que permite mejorarlos. Investigadores de la Universidad de Málaga han aplicado esta técnica con buenos resultados.
El comportamiento de las hormigas ha servido de inspiración para crear algoritmos basados en colonias de hormigas (en inglés Ant Colony Optimization, ACO) capaces de resolver en un ordenador problemas relacionados con la búsqueda del camino más corto entre dos puntos. Miembros del Grupo de Ingeniería del Software de la Universidad de Málaga (GISUM) han utilizado estos algoritmos para buscar la secuencia de pasos más corta que hace que un programa falle.
Las hormigas artificiales, es decir, los agentes que simulan a una hormiga real en el ordenador, deben buscar el error como si fuera la comida, guiadas por feromonas artificiales y por información adicional que el propio programa proporciona para ayudarlas a llegar a su objetivo.
Los resultados obtenidos sobre un gran conjunto de programas muestran que las hormigas artificiales son capaces de encontrar los defectos en el software con mayor eficacia y usando menos recursos (memoria y tiempo) que otras técnicas diseñadas para la misma labor, ahorrando así recursos de los proyectos software sin reducir, e incluso aumentando, la fiabilidad del producto final. Parte del estudio se publicó en la revista Information Processing Letters.
Entre los programas que han sido testados con esta técnica se encuentran protocolos de comunicaciones, algoritmos distribuidos y software de ascensores. El uso de estas técnicas en el tejido industrial puede suponer un ahorro importante a las empresas de desarrollo software. En el futuro los investigadores pretenden ser capaz no solo de descubrir los defectos que existen, sino también de asegurar con certeza que no queda ninguno.
El desarrollo de este método se enmarca en las aplicaciones del mundo del software, programas que controlan no sólo el ordenador, sino los teléfonos móviles, los coches, los televisores e incluso los frigoríficos. Cuando alguno de estos programas falla, los ingenios tecnológicos dejan de funcionar bien (el ordenador no responde, el coche deja de marcar la velocidad, el teléfono se apaga, etc). Por este motivo las empresas desarrolladoras de software gastan gran cantidad de recursos (hasta el 50 por ciento) en pruebas de software que permitan asegurar con una alta probabilidad que no se han cometido errores.
La cifra se puede elevar aún más en el caso del desarrollo de software crítico, como el que controla centrales nucleares, vehículos espaciales, aviones, instrumentación médica o sistemas financieros, entre otros. Son muchas las historias de defectos en el software que provocaron populares fracasos, como el fallo en el lanzamiento del Ariane 5 en 1996 que provocó su autodestrucción a los 40 segundos del despegue.
En busca de los defectos de los programas
Pero, ¿por qué es tan difícil encontrar los defectos de los programas? La gestación de grandes aplicaciones informáticas es compleja, requiere un gran esfuerzo intelectual e involucra a una gran cantidad de personas que deben ponerse de acuerdo en la forma en que se va a desarrollar el sistema. Componentes software desarrollados por distintas personas (que posiblemente no se conozcan) deben funcionar de forma cooperativa a la perfección.
La probabilidad de cometer errores es muy alta. Muchos de estos defectos se descubren durante el desarrollo y otros tantos en la fase de pruebas, pero aún así el software llega a manos de los usuarios finales con defectos sutiles que no han sido detectados en las pruebas. Es posible imaginar un sistema software como un gran pajar en el que se esconden algunas agujas que nadie ha visto por ser demasiado pequeñas y que, en el momento menos esperado, se clavan en uno de los usuarios finales. Es en este gran pajar que constituye el sistema software donde las hormigas tienen algo que aportar para descubrir las agujas.
Existen especies de hormigas que al caminar depositan una sustancia química, denominada feromona, que sirve de guía a otras hormigas y que se va evaporando con el paso del tiempo. El comportamiento de estas hormigas es relativamente simple. Si una hormiga encuentra rastros de feromona en el suelo los sigue, en caso contrario avanza de manera más o menos aleatoria o guiada por otros estímulos, como puede ser la presencia de comida. En el caso en que una hormiga encuentre varios rastros de feromona, normalmente seguirá con mayor probabilidad aquel en el que la cantidad de feromona es mayor.
Este comportamiento simple en apariencia da lugar a una propiedad emergente en las colonias de hormigas: son capaces de encontrar el camino más corto de su nido a la comida. La razón es que las hormigas que sigan el camino más corto tardarán menos tiempo en hacer el recorrido del nido a la fuente de comida, aumentando de esta manera la densidad de feromona en dicho camino. Este aumento de feromona invitará al resto del grupo a seguir el camino más corto, lo cual tendrá como efecto el incremento aún más rápido de la densidad de esta sustancia química en dicho camino.
La velocidad se incrementa a medida que el futbolista se acerca al balón, sin embargo, disminuye ligeramente al llegar a él. Los delanteros son los que corren más directamente hacia el esférico, mientras que los porteros lo hacen de una forma más paralela. Son algunos resultados de un estudio de investigadores españoles.
Investigadores de la compañía Google DeepMind han desarrollado Tactic AI, un asistente que podría ayudar a los entrenadores a elegir las mejores configuraciones de jugadores tras un saque de esquina. La herramienta se ha entrenado con datos de más de 7000 córneres de la Premier League y la han validado expertos del Liverpool FC.
