O que é um algoritmo evolutivo? Um guia rápido

A vida na Terra evoluiu ao longo de milhões de anos, e foi através deste processo que os seres vivos se adaptaram para sobreviver e prosperar nos seus ambientes. Veja-se, por exemplo, as girafas. Ao longo de muitas gerações, desenvolveram pescoços compridos para alcançar folhas no alto das árvores, fora do alcance de outros animais. Isto deve-se à seleção natural, através da qual as características vantajosas se tornam mais comuns, uma vez que os indivíduos que as possuem têm maior probabilidade de sobreviver.

Em termos simples, os organismos mais bem adaptados ao seu meio têm mais hipóteses de sobreviver e transmitir as suas características úteis às crias. Com o tempo, estas pequenas alterações acumulam-se, ajudando as espécies a enfrentar até as condições mais difíceis.

Os algoritmos evolutivos (EA) fazem parte do conceito abrangente de “inteligência computacional”. Assim como na evolução, um EA seleciona as melhores soluções de um grupo, faz pequenas alterações e verifica se essas alterações melhoram os resultados. Ao repetir esse processo por várias gerações, ele encontra as melhores soluções para problemas complexos em diversos campos.

Graças à sua versatilidade, os algoritmos evolutivos são uma área de investigação interessante, com estudos em curso que procuram aplicá-los a áreas como a engenharia, a medicina e as ciências ambientais. Neste artigo, vamos analisar mais de perto os algoritmos evolutivos, o seu funcionamento e as suas aplicações.

Algoritmos evolutivos explicados#

Os algoritmos evolutivos são técnicas de otimização que podem ser utilizadas no âmbito da aprendizagem automática para encontrar a melhor solução ou o melhor modelo possível para uma determinada tarefa. Normalmente, começam com um grupo de soluções potenciais e procuram melhorá-las ao longo de muitas iterações, com base na eficácia com que resolvem o problema.

Por exemplo, imagina que tentas conceber o automóvel com o menor consumo de combustível possível. O algoritmo começa com vários modelos de automóvel, testa o desempenho de cada um e, depois, melhora gradualmente os modelos, combinando as melhores características e fazendo pequenos ajustes ao longo de várias rondas, até encontrar o melhor modelo possível.

Existem vários tipos de algoritmos evolutivos, cada um com a sua própria forma de representar e melhorar as soluções, mas todos seguem esta abordagem básica. Eis alguns tipos comuns de algoritmos evolutivos:

• Algoritmos genéticos: Neste tipo de algoritmo evolutivo, as soluções são representadas como cadeias de códigos simples, como sequências de números ou símbolos. A melhoria ocorre através da combinação de partes de duas boas soluções (de forma semelhante à combinação de características dos progenitores) e da introdução de pequenas alterações aleatórias para criar novas variações.
• Programação genética: Centra-se na criação de soluções sob a forma de estruturas semelhantes a árvores. É especialmente útil quando a solução exige uma sequência de etapas ou instruções.
• Estratégias evolutivas: Neste caso, o foco está em aprender qual deve ser a magnitude das alterações ao atualizar as soluções. Isto ajuda o algoritmo a melhorar os resultados de forma mais eficiente ao longo do tempo.
• Evolução diferencial: Com essa abordagem, novas soluções são formadas pela combinação de partes de diferentes soluções existentes. Ela funciona particularmente bem para problemas cujas respostas são números que podem variar continuamente.

Entendendo como funcionam os algoritmos evolutivos#

Os algoritmos evolutivos usam um processo iterativo para encontrar a melhor solução para um problema. Você pode pensar neles como a maneira da natureza de aprimorar espécies ao longo das gerações, em que cada ciclo ajuda a melhorar a população.

Embora existam diferentes tipos de algoritmos evolutivos, eles geralmente seguem estas etapas principais:

• Inicialização: O algoritmo começa gerando um conjunto inicial de possíveis soluções. Esse conjunto forma o ponto de partida do processo evolutivo.
• Avaliação de aptidão: Cada solução é avaliada por uma função de aptidão que mede o quanto ela resolve o problema. Soluções com melhor desempenho recebem pontuações mais altas e têm mais chances de serem escolhidas para as próximas etapas.
• Reprodução: Novas soluções são criadas por meio de dois métodos principais: cruzamento e mutação. O cruzamento combina características de duas soluções parentais, enquanto a mutação introduz pequenas mudanças aleatórias para explorar novas possibilidades.
• Substituição: As soluções recém-criadas substituem algumas ou todas as soluções mais antigas. Essa etapa determina quais soluções sobrevivem e avançam para a próxima geração.
• Condição de parada: O processo de reprodução e substituição continua até que uma condição de parada seja atendida. Isso pode ocorrer ao atingir um número definido de iterações, alcançar um nível de aptidão satisfatório, não haver mais melhorias ou atingir limites computacionais.

Fig. 1. Uma visão geral de como funcionam os algoritmos evolutivos. Imagem do autor.

Uma visão geral das aplicações de algoritmos evolutivos#

Agora que entendemos melhor o que são algoritmos evolutivos e como funcionam, vamos conhecer algumas de suas aplicações práticas em diferentes setores.

Algoritmos bioinspirados usados em usinas eólicas#

Um dos aspectos mais importantes da geração de energia eólica é a localização das turbinas eólicas. A eficiência de um parque eólico pode variar significativamente conforme a posição das turbinas em relação umas às outras e às condições do vento. Os métodos tradicionais de projeto muitas vezes têm dificuldade para lidar com as muitas variáveis externas envolvidas.

Os algoritmos evolutivos são uma excelente forma de criar e testar muitas configurações diferentes para parques eólicos. Analisam fatores como os padrões de vento, os tipos de turbinas e o terreno disponível para encontrar a melhor configuração. A cada ronda de testes, o projeto melhora, gerando mais energia, reduzindo os custos e aproveitando melhor o terreno. Após várias iterações, o projeto final pode produzir mais energia do que um criado manualmente.

Fig. 2. Um parque eólico.

Técnicas de otimização no projeto de veículos#

Projetar carros seguros, econômicos em combustível e acessíveis é uma prioridade para as montadoras atuais. Os algoritmos evolutivos podem ajudar a acelerar esse processo, testando muitas opções de projeto e aprimorando-as gradualmente para encontrar a melhor. Isso pode ajudar as fabricantes a encontrar o melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência.

Um exemplo interessante é o uso de algoritmos evolutivos para projetar a estrutura central do veículo, conhecida como carroceria em branco (BIW). O principal objetivo desse processo de projeto é reduzir o peso da carroceria sem comprometer sua durabilidade e resistência.

Os algoritmos genéticos podem explorar diferentes variações estruturais com pequenas alterações. Em seguida, esses projetos são avaliados com base em fatores como resistência, peso, durabilidade e normas regulatórias para identificar a melhor opção.

Fig. 3. A estrutura de projeto da carroceria em branco de um veículo (fonte).

Estratégias evolutivas para o agendamento em hospitais#

Pesquisadores estudam ativamente como os algoritmos evolutivos podem ajudar na área da saúde, por exemplo, no agendamento de equipes hospitalares, na melhoria de planos de tratamento e na descoberta de novos medicamentos. Esses algoritmos funcionam bem porque conseguem lidar com grandes volumes de dados e considerar fatores como fadiga e estresse.

Por exemplo, algoritmos genéticos foram testados para melhorar o agendamento de enfermeiros em hospitais. Um estudo fascinante combinou algoritmos genéticos e técnicas de busca local para criar escalas que reduzem a fadiga dos enfermeiros. Os resultados mostraram uma redução de 10% na fadiga e um processo de agendamento 98% mais rápido, que passou de mais de uma hora para pouco mais de um minuto.

Fig. 4. Agendamento manual versus uso de um algoritmo genético (GA) (fonte).

O papel das técnicas evolutivas na visão computacional#

Os algoritmos evolutivos também são utilizados na visão por computador — a área da IA que permite às máquinas interpretar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos. A investigação em curso explora o seu potencial em tarefas como a segmentação de imagens, a deteção de objetos e a extração de características.

Esses algoritmos funcionam testando muitas soluções possíveis e selecionando as melhores, o que os torna flexíveis e capazes de lidar com dados visuais complexos e variados. Por exemplo, pesquisadores usaram algoritmos evolutivos para aprimorar sistemas de IA que analisam imagens médicas, como radiografias do tórax.

Estes sistemas de IA, conhecidos como redes neuronais convolucionais (CNNs), atuam como radiologistas experientes, analisando imagens para detetar sinais de doenças como a COVID-19. O algoritmo evolutivo ajuda a conceber automaticamente e a ajustar a estrutura e as definições da CNN, testando muitas versões, selecionando as de melhor desempenho e criando gradualmente modelos mais precisos. Este processo produz ferramentas de IA que podem ajudar os médicos a diagnosticar a COVID-19 com maior rapidez e precisão.

Os métodos evolutivos também são utilizados no treino de modelos do quotidiano. Por exemplo, o ajuste de hiperparâmetros no pacote Python da Ultralytics utiliza um algoritmo genético que altera definições como a taxa de aprendizagem, os pesos da função de perda e a intensidade do aumento de dados, selecionando depois as configurações com melhor desempenho em muitas execuções de treino curtas.

Vantagens e desvantagens dos algoritmos evolutivos#

Veja algumas das principais vantagens oferecidas pelos algoritmos evolutivos:

• Capacidade de pesquisa global: Os algoritmos evolutivos exploram várias partes do espaço de soluções em simultâneo, o que reduz a probabilidade de ficarem presos em soluções insatisfatórias.
• Robustez: Em ambientes incertos e sujeitos a mudanças, a aleatoriedade e a diversidade de soluções do algoritmo evolutivo ajudam o sistema a manter um desempenho consistente.
• Flexibilidade: Os algoritmos evolutivos podem ser ajustados para funcionar bem em muitos tipos diferentes de problemas, alterando a representação das soluções e a forma de medir o sucesso.

Embora esses algoritmos tenham muitos benefícios, também é importante conhecer suas limitações. Veja algumas desvantagens comuns dos algoritmos evolutivos:

• Custo computacional: Avaliar repetidamente muitas soluções possíveis pode exigir recursos computacionais potentes e caros, tornando os algoritmos lentos ou dispendiosos em algumas aplicações.
• Sensibilidade aos parâmetros: O sucesso dos algoritmos evolutivos muitas vezes depende muito da escolha das configurações iniciais corretas, como o tamanho da população, a taxa de mutação e os métodos de seleção. Escolhas inadequadas podem prejudicar o desempenho.
• Convergência lenta: Esses algoritmos podem exigir muitas iterações para aprimorar as soluções, especialmente em problemas muito complexos, o que pode resultar em tempos de execução maiores do que os de outros métodos.
• Sensibilidade à função de aptidão: Uma função de aptidão mal projetada pode levar os algoritmos a explorar falhas em vez de resolver o problema pretendido, dando aos desenvolvedores uma impressão enganosa do desempenho real.

Principais conclusões#

Os algoritmos evolutivos são uma ótima opção para resolver problemas difíceis com os quais outros métodos podem ter dificuldade. Pesquisas mostram que eles melhoram gradualmente por meio de iterações e conseguem se adaptar a uma grande variedade de tarefas. À medida que a IA continua avançando e evoluindo, espera-se que esses algoritmos desempenhem um papel ainda maior no desenvolvimento de tecnologias inteligentes, eficientes e capazes de aprender sozinhas, em muitas aplicações diferentes.

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