تعرّف على كيفية عمل الخوارزميات التطورية وكيفية استخدامها في التعلم الآلي لتحسين النماذج وحل المشاكل المعقدة ودفع عجلة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.

تعرّف على كيفية عمل الخوارزميات التطورية وكيفية استخدامها في التعلم الآلي لتحسين النماذج وحل المشاكل المعقدة ودفع عجلة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي.
لقد تطورت الحياة على الأرض على مدى ملايين السنين، ومن خلال هذه العملية تكيفت الكائنات الحية للبقاء على قيد الحياة والازدهار في بيئاتها. خذ الزرافات على سبيل المثال. فقد طورت هذه الزرافات أعناقاً طويلة على مدى أجيال عديدة للوصول إلى أوراق الأشجار في أعالي الأشجار، حيث لا تستطيع الحيوانات الأخرى الوصول إليها. وهذا الأمر مدفوع بالانتخاب الطبيعي، حيث تصبح السمات المفيدة أكثر شيوعًا لأن من يمتلكها يكون أكثر قدرة على البقاء على قيد الحياة.
ببساطة، فإن الكائنات الحية التي تتلاءم بشكل أفضل مع البيئة المحيطة بها لديها فرصة أفضل للبقاء على قيد الحياة ونقل سماتها المفيدة إلى نسلها. وبمرور الوقت، تتراكم هذه التغييرات الصغيرة، مما يساعد الأنواع على التعامل مع أصعب الظروف.
تندرج الخوارزميات التطورية (EA) تحت مصطلح "التعلم الآلي". تمامًا مثل التطور، تختار الخوارزميات التطورية (EA) أفضل الحلول من مجموعة ما، وتقوم بإجراء تغييرات صغيرة، وتتحقق مما إذا كانت هذه التغييرات تجعل الأمور أفضل. ومن خلال تكرار هذه العملية على مدى عدة أجيال، تجد أفضل الحلول للمشاكل المعقدة في مختلف المجالات المختلفة.
بفضل تعدد استخداماتها، تعد الخوارزميات التطورية مجالًا مثيرًا للاهتمام في مجال البحث، حيث تهدف الدراسات الجارية إلى تطبيقها في مجالات مثل الهندسة والطب والعلوم البيئية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على الخوارزميات التطورية وكيفية عملها وأين تُستخدم. لنبدأ!
الخوارزميات التطورية هي تقنيات تحسين يمكن استخدامها في مجال التعلم الآلي للعثور على أفضل حل أو نموذج ممكن لمهمة معينة. وهي تبدأ عادةً بمجموعة من الحلول المحتملة وتعمل على تحسينها على مدى العديد من التكرارات بناءً على مدى نجاحها في حل المشكلة.
على سبيل المثال، تخيل أنك تحاول تصميم السيارة الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود. تبدأ الخوارزمية بمجموعة متنوعة من تصاميم السيارات، وتختبر كل واحد منها لترى مدى جودة أدائه، ثم تحسّن التصاميم تدريجياً من خلال الجمع بين أفضل الميزات وإجراء تعديلات صغيرة على مدى جولات عديدة حتى تجد أفضل تصميم ممكن.
هناك عدة أنواع من الخوارزميات التطورية، لكل منها طريقتها الخاصة في تمثيل الحلول وتحسينها، لكن جميعها تتبع هذا النهج الأساسي. فيما يلي بعض الأنواع الشائعة من الخوارزميات التطورية:
تستخدم الخوارزميات التطورية عملية تكرارية لإيجاد أفضل حل لمشكلة ما. يمكنك التفكير فيها كطريقة الطبيعة في تحسين الأنواع على مر الأجيال، حيث تساعد كل دورة على تحسين تعداد السكان.
على الرغم من وجود أنواع مختلفة من الخوارزميات التطورية، إلا أنها تتبع عموماً هذه الخطوات الرئيسية:
والآن بعد أن أصبح لدينا فهم أفضل لماهية الخوارزميات التطورية وكيفية عملها، دعونا نستعرض بعض تطبيقاتها الواقعية في مختلف الصناعات.
أحد أهم جوانب توليد طاقة الرياح هو وضع توربينات الرياح. يمكن أن تختلف كفاءة مزرعة الرياح بشكل كبير بناءً على كيفية وضع التوربينات بالنسبة لبعضها البعض وظروف الرياح. وغالباً ما تواجه طرق التصميم التقليدية صعوبة في التعامل مع العديد من المتغيرات الخارجية المعنية.
تعد الخوارزميات التطورية طريقة رائعة لابتكار واختبار الكثير من تخطيطات مزارع الرياح المختلفة. فهي تنظر إلى أشياء مثل أنماط الرياح، وأنواع التوربينات، والأرض المتاحة للعثور على أفضل إعداد. ومع كل جولة من الاختبارات، يتحسن التصميم، مما يؤدي إلى المزيد من الطاقة وانخفاض التكاليف واستخدام أفضل للأرض. بعد عدة تكرارات، يمكن أن يوفر التصميم النهائي ناتج طاقة أفضل من التصميم الذي يتم إجراؤه يدوياً.
يُعدّ تصميم سيارات آمنة وموفرة في استهلاك الوقود وبأسعار معقولة أولوية رئيسية لشركات صناعة السيارات اليوم. يمكن للخوارزميات التطورية أن تساعد في تسريع هذه العملية من خلال اختبار العديد من خيارات التصميم وتحسينها تدريجياً للعثور على أفضلها. يمكن أن يساعد ذلك الشركات المصنعة في إيجاد أفضل توازن بين الأداء والكفاءة.
أحد الأمثلة المثيرة للاهتمام هو استخدام الخوارزميات التطورية لتصميم الهيكل الأساسي للسيارة، والمعروف باسم الهيكل في الأبيض (BIW). يتمثل الهدف الرئيسي في عملية التصميم هذه في تقليل وزن الهيكل مع الحفاظ على المتانة والقوة نفسها.
يمكن للخوارزميات الجينية استكشاف الاختلافات الهيكلية المختلفة مع تغييرات طفيفة. ثم يتم اختبار هذه التصميمات بناءً على عوامل مثل القوة والوزن والمتانة والمعايير التنظيمية لتحديد الخيار الأفضل.
يدرس الباحثون بنشاط كيف يمكن للخوارزميات التطورية أن تساعد في مجال الرعاية الصحية، مثل جدولة موظفي المستشفى، وتحسين خطط العلاج، واكتشاف أدوية جديدة. تعمل هذه الخوارزميات بشكل جيد لأنها قادرة على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات ومراعاة أمور مثل التعب والإجهاد.
على سبيل المثال، تم اختبار الخوارزميات الجينية لتحسين جدولة الممرضات في المستشفيات. واستخدمت إحدى الدراسات الرائعة مزيجاً من الخوارزميات الجينية وتقنيات البحث المحلي لإنشاء جداول تقلل من إجهاد الممرضات. أظهرت النتائج انخفاضًا بنسبة 10% في الإرهاق وجعلت عملية الجدولة أسرع بنسبة 98%، مما قلل الوقت من أكثر من ساعة إلى ما يزيد قليلاً عن دقيقة واحدة.
بخلاف تطبيقات التعلم الآلي، يمكن أيضاً استخدام الخوارزميات التطورية في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية - وهو مجال الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن الآلات من تفسير وتحليل البيانات المرئية مثل الصور ومقاطع الفيديو. تستكشف الأبحاث الجارية إمكانياتها في مهام مثل تجزئة الصور واكتشاف الأجسام واستخراج السمات.
تعمل هذه الخوارزميات من خلال اختبار العديد من الحلول الممكنة واختيار أفضلها، مما يجعلها مرنة وقادرة على التعامل مع البيانات المرئية المعقدة والمتنوعة. على سبيل المثال، استخدم الباحثون الخوارزميات التطورية لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل الصور الطبية مثل صور الأشعة السينية للصدر.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه، والمعروفة باسم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، مثل أخصائيي الأشعة الخبراء من خلال مسح الصور لاكتشاف علامات الأمراض مثل كوفيد-19. وتساعد الخوارزمية التطورية من خلال تصميم وضبط بنية وإعدادات الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تلقائيًا، واختبار العديد من الإصدارات، والاحتفاظ بأفضلها أداءً، وإنشاء نماذج أكثر دقة تدريجيًا. تؤدي هذه العملية إلى أدوات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد الأطباء في تشخيص كوفيد-19 بسرعة ودقة أكبر.
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي تقدمها الخوارزميات التطورية:
على الرغم من أن هذه الخوارزميات لها العديد من الفوائد، إلا أنه من المهم أيضًا أن تكون على دراية بحدودها. فيما يلي بعض العيوب الشائعة للخوارزميات التطورية:
تُعد الخوارزميات التطورية خيارًا رائعًا لحل المشاكل الصعبة التي قد تواجه الطرق الأخرى صعوبة في التعامل معها. وقد أظهرت الأبحاث أنها تتحسن تدريجياً من خلال التكرار ويمكنها التكيف مع مجموعة متنوعة من المهام. ومع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وتطوره، من المتوقع أن تلعب هذه الخوارزميات دوراً أكبر في تطوير تقنيات ذكية وفعالة وذاتية التعلم في العديد من التطبيقات المختلفة.
انضم إلى مجتمعنا المتنامي وتحقق من مستودع GitHub الخاص بنا للحصول على موارد الذكاء الاصطناعي. استكشف التطبيقات المختلفة للرؤية الحاسوبية في الزراعة والذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات اللوجستية على صفحات الحلول الخاصة بنا. اكتشف خيارات الترخيص لدينا لبدء مشاريع الرؤية الحاسوبية الخاصة بك.