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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 a lo largo de millones de años, y gracias a este proceso los seres vivos se han adaptado para sobrevivir y prosperar en su entorno. Por ejemplo, las jirafas. A lo largo de muchas generaciones han desarrollado cuellos largos para alcanzar las hojas de los árboles, donde otros animales no pueden. Esto se debe a la selección natural, en la que los rasgos útiles se hacen más comunes porque quienes los poseen tienen más probabilidades de sobrevivir.
En pocas palabras, los organismos 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 acumulan y ayudan a las especies a afrontar incluso las condiciones más difíciles.
Los algoritmos evolutivos (AE) se engloban dentro del término "aprendizaje automático". Al igual que la evolución, los EA eligen las mejores soluciones de un grupo, introducen 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 constituyen un interesante campo de investigación, con estudios en curso destinados a aplicarlos a campos como la ingeniería, la medicina y las ciencias medioambientales. En este artículo analizaremos los algoritmos evolutivos, cómo funcionan y dónde se utilizan. Empecemos.
Explicación de los algoritmos evolutivos
Los algoritmos evolutivos son técnicas de optimización que pueden utilizarse en el ámbito del aprendizaje automático para encontrar la mejor solución o modelo posible para una tarea determinada. Suelen comenzar con un grupo de soluciones potenciales y trabajan para mejorarlas a lo largo de muchas iteraciones en función de lo bien que resuelvan el problema.
Imaginemos, por ejemplo, que se trata de diseñar el coche más eficiente en consumo de combustible. El algoritmo comienza con una serie de diseños de coches, prueba cada uno para ver su rendimiento y luego mejora gradualmente los diseños combinando las mejores características y haciendo pequeños ajustes a lo largo de 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 planteamiento básico. He aquí algunos tipos comunes de algoritmos evolutivos:
Algoritmos genéticos: En este tipo de algoritmo evolutivo, las soluciones se representan como simples cadenas codificadas, 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 lo grandes o pequeños que deben ser los cambios al actualizar las soluciones. Esto ayuda al algoritmo a mejorar sus resultados de forma más eficiente a lo largo del tiempo.
Evolución diferencial: Con este enfoque, se forman nuevas soluciones combinando partes de distintas soluciones existentes. Funciona especialmente bien para problemas en los que las respuestas son números que pueden variar continuamente.
Entender cómo funcionan los algoritmos evolutivos
Los algoritmos evolutivos utilizan un proceso iterativo para encontrar la mejor solución a un problema. Es como la forma que tiene la naturaleza de refinar las especies a lo largo de las generaciones: cada ciclo ayuda a mejorar la población.
Aunque existen diferentes tipos de algoritmos evolutivos, en general siguen estos pasos clave:
Inicialización: El algoritmo comienza generando un conjunto inicial de posibles soluciones. Esto constituye el punto de partida del proceso evolutivo
Evaluación de la aptitud: Cada solución se evalúa utilizando una función de aptitud que mide lo bien que resuelve el problema. Las soluciones que obtienen mejores resultados reciben puntuaciones más altas y tienen más posibilidades de ser elegidas para los siguientes pasos.
Reproducción: Se crean nuevas soluciones mediante dos métodos principales: el cruce y la mutación. El cruce combina características de soluciones biparentales, mientras que la mutación introduce pequeños cambios aleatorios para explorar nuevas posibilidades.
Sustitución: Las soluciones recién creadas sustituyen a algunas o a todas las soluciones antiguas. Este paso determina qué soluciones sobreviven y pasan a la siguiente generación.
Terminación: El proceso de reproducción y sustitución continúa hasta que se cumple una condición de parada. Esto puede ser alcanzar un número determinado de iteraciones, lograr un nivel de aptitud satisfactorio, no ver más mejoras o llegar a límites computacionales.
Fig. 1. Un vistazo al funcionamiento de los algoritmos evolutivos. Imagen del autor.
Aplicaciones de los algoritmos evolutivos
Ahora que entendemos mejor qué son y cómo funcionan los algoritmos evolutivos, vamos a ver algunas de sus aplicaciones reales en distintos sectores.
Algoritmos bioinspirados en centrales eólicas
Uno de los aspectos más críticos de la generación de energía eólica es la colocación de los aerogeneradores. La eficiencia de un parque eólico puede variar considerablemente en función de la posición de las turbinas entre sí y de las condiciones del viento. Los métodos de diseño tradicionales suelen tener dificultades para gestionar las numerosas variables externas que intervienen.
Los algoritmos evolutivos son una buena manera de idear y probar muchas configuraciones distintas de parques eólicos. Tienen en cuenta aspectos 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 se traduce en más energía, menos costes y un mejor uso del terreno. Tras varias iteraciones, el diseño final puede producir más energía que uno hecho a mano.
Fig. 2. Una central eólica.
Técnicas de optimización en el diseño de vehículos
Diseñar coches seguros, de bajo consumo y asequibles es una prioridad clave para los fabricantes de automóviles de hoy en día. Los algoritmos evolutivos pueden ayudar a acelerar este proceso probando muchas opciones de diseño y mejorándolas gradualmente hasta 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 carrocería blanca (BIW). El objetivo principal en este proceso de diseño es reducir el peso de la carrocería manteniendo la misma durabilidad y resistencia.
Los algoritmos genéticos pueden explorar distintas variaciones estructurales con pequeños cambios. A continuación, estos diseños se prueban en función de factores como la resistencia, el peso, la durabilidad y las normas reglamentarias para identificar la mejor opción.
Fig. 3. Estructura de diseño de la carrocería de un vehículo(fuente).
Estrategias evolutivas en la programación de hospitales
Los investigadores estudian activamente cómo los algoritmos evolutivos pueden ayudar en la asistencia sanitaria, por ejemplo a programar el personal de los hospitales, mejorar los planes de tratamiento y descubrir nuevos medicamentos. Estos algoritmos funcionan bien porque pueden manejar grandes cantidades de datos y tener en cuenta aspectos como la fatiga y el estrés.
Por ejemplo, se han probado algoritmos genéticos para mejorar los horarios de las 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 un descenso de la fatiga del 10% y agilizaron el proceso de programación en un 98%, reduciendo el tiempo de más de una hora a poco más de un minuto.
Fig. 4. Programación manual frente a algoritmo genético(fuente).
El papel de las técnicas evolutivas en la visión por ordenador
Aparte de las aplicaciones de aprendizaje automático, los algoritmos evolutivos también pueden utilizarse en áreas como la visión por ordenador, 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 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 los parámetros de la CNN, probando muchas versiones, quedándose con las mejores y creando gradualmente modelos más precisos. Este proceso da lugar a herramientas de IA que pueden ayudar a los médicos a diagnosticar la COVID-19 con mayor rapidez y precisión.
Pros y contras de los algoritmos evolutivos
He aquí algunas de las principales ventajas que ofrecen los algoritmos evolutivos:
Capacidad de búsqueda global: Los algoritmos evolutivos exploran simultáneamente muchas partes del espacio de soluciones, por lo que es menos probable que se queden atascados en soluciones pobres.
Robustez: En entornos inciertos y cambiantes, la aleatoriedad del algoritmo evolutivo y la diversidad de soluciones ayudan al sistema a mantener un rendimiento constante.
Flexibilidad: Los algoritmos evolutivos pueden ajustarse para que funcionen bien en muchos tipos diferentes de problemas cambiando cómo se representan las soluciones y cómo se mide el éxito.
Aunque estos algoritmos tienen muchas ventajas, también es importante conocer sus limitaciones. Estas son algunas de las desventajas más comunes de los algoritmos evolutivos:
Coste computacional: Evaluar repetidamente muchas soluciones posibles puede requerir recursos informáticos potentes y caros, lo que los hace lentos o costosos para algunas aplicaciones.
Sensibilidad a los parámetros: El éxito de los algoritmos evolutivos suele depender en gran medida de la elección de los parámetros iniciales adecuados, como el tamaño de la población, la tasa de mutación y los métodos de selección. Una mala elección puede perjudicar el rendimiento.
Convergencia lenta: Pueden 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 mal diseño de la función de aptitud puede hacer que los algoritmos exploten defectos en lugar de resolver el problema previsto, engañando a los desarrolladores sobre el rendimiento real.
Principales conclusiones
Los algoritmos evolutivos son una gran opción para resolver problemas difíciles que otros métodos no pueden resolver. 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 siga avanzando y evolucionando, se espera que estos algoritmos desempeñen un papel aún más importante en el desarrollo de tecnologías inteligentes, eficientes y de aprendizaje automático en muchas aplicaciones diferentes.
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