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Aprenda cómo funcionan los algoritmos evolutivos y cómo se utilizan en el aprendizaje automático para optimizar modelos, resolver problemas complejos e impulsar avances en la IA.
La vida en la Tierra ha evolucionado durante millones de años, y es a través de este proceso que los seres vivos se han adaptado para sobrevivir y prosperar en sus entornos. Tomemos como ejemplo las jirafas. Desarrollaron cuellos largos a lo largo de muchas generaciones para alcanzar las hojas en lo alto de los árboles, donde otros animales no pueden llegar. Esto es impulsado por la selección natural, donde los rasgos útiles se vuelven más comunes a medida que aquellos que los poseen tienen más probabilidades de sobrevivir.
En pocas palabras, los organismos que están mejor adaptados a su entorno tienen más posibilidades de sobrevivir y transmitir sus rasgos útiles a su descendencia. Con el tiempo, estos pequeños cambios se suman, ayudando a las especies a hacer frente incluso a las condiciones más difíciles.
Los algoritmos evolutivos (AE) se engloban dentro del término general de “Aprendizaje Automático”. Al igual que la evolución, los AE eligen las mejores soluciones de un grupo, realizan pequeños cambios y comprueban si esos cambios mejoran las cosas. Al repetir este proceso durante muchas generaciones, encuentra las mejores soluciones a problemas complejos en diversos campos.
Gracias a su versatilidad, los algoritmos evolutivos son un área de investigación interesante, con estudios en curso destinados a aplicarlos a campos como la ingeniería, la medicina y las ciencias ambientales. En este artículo, analizaremos más de cerca los algoritmos evolutivos, cómo funcionan y dónde se utilizan. ¡Empecemos!
Explicación de los algoritmos evolutivos
Los algoritmos evolutivos son técnicas de optimización que se pueden utilizar dentro del ámbito del aprendizaje automático para encontrar la mejor solución o modelo posible para una tarea determinada. Por lo general, comienzan con un grupo de soluciones potenciales y trabajan para mejorarlas a lo largo de muchas iteraciones en función de lo bien que resuelven el problema.
Por ejemplo, imagine que intenta diseñar el coche con el consumo de combustible más eficiente. El algoritmo comienza con una variedad de diseños de coches, prueba cada uno para ver cómo funciona y luego mejora gradualmente los diseños combinando las mejores características y haciendo pequeños ajustes durante muchas rondas hasta que encuentra el mejor diseño posible.
Existen varios tipos de algoritmos evolutivos, cada uno con su propia forma de representar y mejorar las soluciones, pero todos siguen este enfoque básico. Estos son algunos tipos comunes de algoritmos evolutivos:
Algoritmos genéticos: En este tipo de algoritmo evolutivo, las soluciones se representan como cadenas codificadas simples, como secuencias de números o símbolos. La mejora se produce mezclando partes de dos buenas soluciones (similar a la combinación de rasgos de los padres) y realizando pequeños cambios aleatorios para crear nuevas variaciones.
Programación genética: Se centra en la construcción de soluciones como estructuras en forma de árbol. Es especialmente útil cuando la solución requiere una secuencia de pasos o instrucciones.
Estrategias de evolución: Aquí, la atención se centra en aprender cuán grandes o pequeños deben ser los cambios al actualizar las soluciones. Esto ayuda al algoritmo a mejorar sus resultados de manera más eficiente con el tiempo.
Evolución diferencial: Con este enfoque, se forman nuevas soluciones combinando partes de diferentes soluciones existentes. Funciona particularmente bien para problemas donde las respuestas son números que pueden variar continuamente.
Entendiendo cómo funcionan los algoritmos evolutivos
Los algoritmos evolutivos utilizan un proceso iterativo para encontrar la mejor solución a un problema. Se puede pensar en ello como la forma en que la naturaleza refina las especies a lo largo de generaciones, donde cada ciclo ayuda a mejorar la población.
Aunque existen diferentes tipos de algoritmos evolutivos, generalmente siguen estos pasos clave:
Inicialización: El algoritmo comienza generando un conjunto inicial de posibles soluciones. Esto forma el punto de partida para el proceso evolutivo.
Evaluación de la aptitud: Cada solución se evalúa utilizando una función de aptitud que mide qué tan bien resuelve el problema. Las soluciones que funcionan mejor reciben puntuaciones más altas y tienen una mayor probabilidad de ser elegidas para los siguientes pasos.
Reproducción: Se crean nuevas soluciones a través de dos métodos principales: el cruce y la mutación. El cruce combina características de soluciones de dos padres, mientras que la mutación introduce pequeños cambios aleatorios para explorar nuevas posibilidades.
Reemplazo: Las soluciones recién creadas reemplazan algunas o todas las soluciones anteriores. Este paso determina qué soluciones sobreviven y pasan a la siguiente generación.
Terminación: El proceso de reproducción y reemplazo continúa hasta que se cumple una condición de detención. Esto podría ser alcanzar un número determinado de iteraciones, lograr un nivel de adecuación satisfactorio, no observar más mejoras o alcanzar límites computacionales.
Fig 1. Una mirada a cómo funcionan los algoritmos evolutivos. Imagen del autor.
Una mirada a las aplicaciones de algoritmos evolutivos
Ahora que comprendemos mejor qué son los algoritmos evolutivos y cómo funcionan, veamos algunas de sus aplicaciones reales en diferentes industrias.
Algoritmos bioinspirados utilizados en plantas de energía eólica
Uno de los aspectos más críticos de la generación de energía eólica es la ubicación de las turbinas eólicas. La eficiencia de un parque eólico puede variar significativamente en función de cómo se coloquen las turbinas entre sí y de las condiciones del viento. Los métodos de diseño tradicionales a menudo tienen dificultades para manejar las numerosas variables externas involucradas.
Los algoritmos evolutivos son una excelente manera de crear y probar muchos diseños diferentes de parques eólicos. Analizan cosas como los patrones de viento, los tipos de turbinas y el terreno disponible para encontrar la mejor configuración. Con cada ronda de pruebas, el diseño mejora, lo que conduce a más energía, menores costos y un mejor uso del terreno. Después de varias iteraciones, el diseño final puede ofrecer una mejor producción de energía que uno hecho manualmente.
Fig. 2. Una planta de energía eólica.
Técnicas de optimización en el diseño de vehículos
Diseñar coches que sean seguros, eficientes en el consumo de combustible y asequibles es una prioridad clave para los fabricantes de automóviles actuales. Los algoritmos evolutivos pueden ayudar a acelerar este proceso probando muchas opciones de diseño y mejorándolas gradualmente para encontrar la mejor. Esto puede ayudar a los fabricantes a encontrar el mejor equilibrio entre rendimiento y eficiencia.
Un ejemplo interesante es el uso de algoritmos evolutivos para diseñar la estructura central del vehículo, conocida como la carrocería en blanco (BIW). El objetivo principal de este proceso de diseño es reducir el peso de la carrocería manteniendo la misma durabilidad y resistencia.
Los algoritmos genéticos pueden explorar diferentes variaciones estructurales con cambios menores. Estos diseños se prueban en función de factores como la resistencia, el peso, la durabilidad y las normas reguladoras para identificar la mejor opción.
Fig. 3. La estructura de diseño Body-in-White de un vehículo (fuente).
Estrategias evolutivas en la programación de hospitales
Los investigadores están estudiando activamente cómo los algoritmos evolutivos pueden ayudar en la atención médica, como la programación del personal del hospital, la mejora de los planes de tratamiento y el descubrimiento de nuevos medicamentos. Estos algoritmos funcionan bien porque pueden manejar grandes cantidades de datos y considerar cosas como la fatiga y el estrés.
Por ejemplo, se han probado algoritmos genéticos para mejorar la programación de enfermeras en los hospitales. Un estudio fascinante utilizó una mezcla de algoritmos genéticos y técnicas de búsqueda local para crear horarios que redujeran la fatiga de las enfermeras. Los resultados mostraron una caída del 10% en la fatiga e hicieron que el proceso de programación fuera un 98% más rápido, reduciendo el tiempo de más de una hora a poco más de un minuto.
Fig. 4. Programación manual frente al uso de un algoritmo genético (GA) (source).
El papel de las técnicas evolutivas en la visión artificial
Aparte de las aplicaciones de aprendizaje automático, los algoritmos evolutivos también pueden utilizarse en áreas como la visión artificial, el campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y analizar datos visuales como imágenes y vídeos. La investigación en curso explora su potencial en tareas como la segmentación de imágenes, la detección de objetos y la extracción de características.
Estos algoritmos funcionan probando muchas soluciones posibles y seleccionando las mejores, lo que los hace flexibles y capaces de manejar datos visuales complejos y variados. Por ejemplo, los investigadores han utilizado algoritmos evolutivos para mejorar los sistemas de IA que analizan imágenes médicas como las radiografías de tórax.
Estos sistemas de IA, conocidos como redes neuronales convolucionales (CNN), actúan como radiólogos expertos escaneando imágenes para detectar signos de enfermedades como la COVID-19. El algoritmo evolutivo ayuda diseñando y ajustando automáticamente la estructura y la configuración de la CNN, probando muchas versiones, manteniendo los mejores resultados y creando gradualmente modelos más precisos. Este proceso conduce a herramientas de IA que pueden ayudar a los médicos a diagnosticar la COVID-19 de forma más rápida y precisa.
Pros y contras de los algoritmos evolutivos
Estas son algunas de las principales ventajas que ofrecen los algoritmos evolutivos:
Capacidad de búsqueda global: Los algoritmos evolutivos exploran muchas partes del espacio de soluciones simultáneamente, lo que hace que sea menos probable que se atasquen en soluciones deficientes.
Robustez: En entornos inciertos y cambiantes, la aleatoriedad del algoritmo evolutivo y las diversas soluciones ayudan al sistema a mantener un rendimiento constante.
Flexibilidad: Los algoritmos evolutivos se pueden ajustar para que funcionen bien en muchos tipos diferentes de problemas cambiando la forma en que se representan las soluciones y cómo se mide el éxito.
Si bien estos algoritmos tienen muchas ventajas, también es importante conocer sus limitaciones. Estas son algunas de las desventajas comunes de los algoritmos evolutivos:
Coste computacional: Evaluar repetidamente muchas soluciones posibles puede requerir recursos informáticos potentes y costosos, lo que los hace lentos o costosos para algunas aplicaciones.
Sensibilidad de los parámetros: El éxito de los algoritmos evolutivos a menudo depende en gran medida de la elección de la configuración inicial correcta, como el tamaño de la población, la tasa de mutación y los métodos de selección. Las malas elecciones pueden perjudicar el rendimiento.
Convergencia lenta: Podrían requerir muchas iteraciones para mejorar las soluciones, especialmente para problemas muy complejos, lo que puede llevar a tiempos de ejecución más largos en comparación con otros métodos.
Sensibilidad de la función de aptitud: Un diseño deficiente de la función de aptitud puede provocar que los algoritmos exploten fallos en lugar de resolver el problema previsto, lo que induce a error a los desarrolladores sobre el rendimiento real.
Conclusiones clave
Los algoritmos evolutivos son una excelente opción para resolver problemas difíciles que otros métodos pueden tener dificultades para manejar. La investigación ha demostrado que mejoran gradualmente a través de la iteración y pueden adaptarse a una amplia variedad de tareas. A medida que la IA continúa avanzando y evolucionando, se espera que estos algoritmos jueguen un papel aún mayor en el desarrollo de tecnologías inteligentes, eficientes y de autoaprendizaje en muchas aplicaciones diferentes.
