Žabe rešujejo računalniške težave | 2020

Vsebina:

Anonim

Zdaj je vedno bolj običajno, da se strokovnjaki v računalniškem sektorju obračajo na naravo, ko poskušajo rešiti vprašanja optimizacije. Kolonije mravelj in živčni sistem sadne muhe so navdihnile razvoj robustnih algoritmov, ki se lahko, tako kot sistemi v naravi, dobro prilagodijo okoliščinam in potencialnim problemom.

Raziskovalci z Univerze v Baskiji (UPV / EHU) in Tehnične univerze v Kataloniji (UPC) so se zdaj posvetili dvoživki, da bi dobili nove računalniške algoritme: japonsko drevesno žabo ( Hyla japonica ).

Samci te vrste pojejo, da bi pritegnili svoje ženske kolege, ki lahko identificirajo vir klica in določijo lokacijo potencialnega prosilca. Problem nastane, ko sta dva ali več samcev preveč blizu in pevajo hkrati. Če se to zgodi, se ženske zmedejo in ne morejo povedati, od kod prihajajo klici.

Zaradi tega se morajo moški naučiti desinhronizirati svoja petja, kar pomeni, da ne pevajo hkrati. To ženskam omogoča, da se med seboj razlikujejo in tako izberejo najbolj nadarjene. "Ta proces je odličen primer samoorganizacije v naravi, kar nam je omogočilo, da smo razvili bio-inspirirane algoritme," pojasnjuje Christian Blum, Ikerbasque profesor na UPV / EHU.

Ekipa je uporabila to matematično orodje za reševanje računalniških vprašanj, povezanih z grafi, množico vozlišč, ki so združena s povezavami, ki predstavljajo njihove medsebojne povezave. Na primer, metro mreže ali prijateljstva med ljudmi bi lahko predstavljali v grafih.

Pred nekaj leti so delno isti raziskovalci uporabili te algoritme za barvanje grafov, tehniko z možnimi aplikacijami na področju brezžičnih omrežij. Zdaj, po študiji, objavljeni v reviji "Swarm Intelligence", so bili uporabljeni za odkrivanje nečesa, imenovanega "neodvisen sklop vozlišč", kar pomeni tiste, ki niso neposredno povezani v graf.

"To ima številne pomembne aplikacije v komunikacijskih omrežjih, kot je pri oblikovanju brezžičnih hrbteničnih omrežij," pravi Blum, ampak tudi v socialnih omrežjih, kot sta Facebook in Twitter, saj omogoča strukturno analizo in odkrivanje neodvisnih omrežij. skupnosti znotraj teh omrežij. "

Na ta način je mogoče izslediti neprimerne ali neaktivne uporabnike, odkriti tesno povezane skupnosti, ki ne komunicirajo z drugimi, odkrivati ​​priljubljenih ali znanih posameznikov v omrežju ali najti uporabnike, ki se želijo povezati v izboljšati odnose med določenimi skupnostmi. "Vsa ta vprašanja lahko prevedemo v matematične probleme, ki jih lahko nato rešimo na grafu, ki predstavlja mrežo," poudarja Blum.

Po mnenju avtorjev so rezultati teh novih algoritmov "odlični, najboljši doslej in so naredili bistveno več kot drugi algoritmi, kot so bili tisti, ki jih je navdihoval živčni sistem muhe Drosophile, ki so bili sposobni doseči".