Investigadores de la Unuiversidad Politécnica de Madrid (UPM) desarrollan nuevos modelos de computación basados en la observación de la Naturaleza para mejorar el rendimiento de determinados sistemas.
El comportamiento de las colonias de hormigas y los enjambres se están convirtiendo en un foco de conocimiento para el área de la denominada Inteligencia Social. Nuria Gómez Blas y Luis Fernando de Mingo López son dos investigadores de la UPM que están utilizando estas técnicas en la resolución de problemas, tales como la aplicación de un algoritmo de enjambres gramaticales para la búsqueda de la mejor arquitectura neuronal que optimice un problema dado; la reconfiguración de las comunicaciones en malla para vehículos e infraestructuras inteligentes con enjambres de partículas, y el desarrollo de nuevos métodos de procesado de señales fotónicas para la generación de impulsos ópticos1.
Las “ciencias de la Naturaleza”, especialmente la Biología, representan una fuente inagotable de imitación para la definición de modelos computacionales. Áreas tan asentadas como la Inteligencia Artificial, las Matemáticas y la Informática Teórica están influenciadas por el comportamiento de fenómenos y entidades biológicas. En las últimas décadas han surgido nuevos paradigmas de computación, basados en la observación de la Naturaleza, que han tomado mayor relevancia desde el experimento de Adleman que resolvía problemas reales empleando cadenas de ADN, y que han dado lugar a la Computación Natural.
La Inteligencia Social es una de las tendencias de la Computación Natural que está basada en el estudio de la cooperación de individuos. Este modelo provoca que éstos se aproximen hacia la mejor solución empleando la información de otros, es decir, que un comportamiento social ayuda a la adaptación de los individuos a su entorno y garantiza que se obtenga mayor información a través de sus sentidos. Existen dos variantes de la Inteligencia Social: aquella inspirada en el comportamiento de los insectos sociales, como las colonias de hormigas, y aquella inspirada en el comportamiento de grupo o enjambres, como el de los pájaros, peces, etc.
Uno de los enfoques más actuales se basa en el uso de gramáticas. Los enjambres gramaticales emplean una inteligencia social basada en el comportamiento en grupo para generar individuos que resuelvan un problema a partir de una gramática dada.
Dichos modelos, inspirados por la Biología, se han aplicado con éxito a diferentes campos. Las colonias de hormigas han resuelto problemas de encontrar caminos mínimos, por ejemplo, la disposición del cableado interno de un avión; y los enjambres se emplean, entre otras cosas, para la planificación de actividades y la optimización de recursos. Los enjambres gramaticales se están empleando para encontrar soluciones a problemas no triviales como la generación de lenguajes.
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Referencia bibliográfica:
Gomez N, Mingo LF, Garitagoitia J, Martinez V, Manzano JAC. "Grammatical Swarm and Particle Swarm Optimization models applied to Neural Network learning and topology definition", Proceedings of the 8th wseas international conference on computational intelligence, man-machine systems and cybernetics, 2009.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
