O que é um algoritmo evolutivo? Um guia rápido

Para uma explicação visual dos conceitos abordados neste artigo, assista ao vídeo abaixo.

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. Vejamos o exemplo das girafas. Ao longo de muitas gerações, desenvolveram pescoços compridos para alcançar folhas no alto das árvores, onde outros animais não conseguem chegar. Isto é impulsionado pela 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 ambiente têm maiores probabilidades de sobreviver e transmitir as suas características úteis à descendência. Com o tempo, estas pequenas alterações acumulam-se, ajudando as espécies a lidar até com as condições mais desafiantes.

Os algoritmos evolutivos (EA) enquadram-se no termo abrangente “aprendizagem automática”. Tal como acontece na evolução, os EA selecionam as melhores soluções de um grupo, fazem pequenas alterações e verificam se essas alterações melhoram os resultados. Ao repetir este processo ao longo de muitas gerações, encontram as melhores soluções para problemas complexos em vários campos.

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

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 modelo possível para uma determinada tarefa. Normalmente, começam com um grupo de soluções potenciais e trabalham para as melhorar ao longo de várias iterações, com base na eficácia com que resolvem o problema.

Por exemplo, imagina que estás a tentar conceber o automóvel mais eficiente em termos de consumo de combustível. O algoritmo começa com vários designs de automóveis, testa cada um para avaliar o seu desempenho e, em seguida, melhora gradualmente os designs, combinando as melhores características e fazendo pequenos ajustes ao longo de várias rondas, até encontrar o melhor design possível.

Existem vários tipos de algoritmos evolutivos, cada um com a sua própria forma de representar e melhorar 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 caracteres codificadas 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 realização de pequenas alterações aleatórias para criar novas variações.

• Programação genética: Centra-se na criação de soluções como estruturas semelhantes a árvores. É especialmente útil quando a solução requer uma sequência de passos ou instruções.

• Estratégias evolutivas: Aqui, o foco está em aprender qual deve ser a dimensão das alterações ao atualizar as soluções. Isto ajuda o algoritmo a melhorar os seus resultados de forma mais eficiente ao longo do tempo.

• Evolução diferencial: Nesta abordagem, são criadas novas soluções através da combinação de partes de diferentes soluções existentes. Funciona particularmente bem para problemas em que as respostas são números que podem variar continuamente.

Compreender o funcionamento dos algoritmos evolutivos#

Os algoritmos evolutivos utilizam um processo iterativo para encontrar a melhor solução para um problema. Podes pensar nele como a forma de a natureza aperfeiçoar as espécies ao longo das gerações, em que cada ciclo ajuda a melhorar a população.

Embora existam diferentes tipos de algoritmos evolutivos, estes seguem geralmente os seguintes passos principais:

• Inicialização: O algoritmo começa por gerar um conjunto inicial de soluções possíveis. Isto constitui o ponto de partida do processo evolutivo.

• Avaliação da aptidão: Cada solução é avaliada através de uma função de aptidão que mede a eficácia com que resolve o problema. As soluções com melhor desempenho recebem pontuações mais elevadas e têm maior probabilidade de serem escolhidas para os passos seguintes.

• Reprodução: São criadas novas soluções através de dois métodos principais: cruzamento e mutação. O cruzamento combina características de duas soluções progenitoras, enquanto a mutação introduz pequenas alterações aleatórias para explorar novas possibilidades.

• Substituição: As soluções recém-criadas substituem algumas ou todas as soluções mais antigas. Este passo determina quais as soluções que sobrevivem e avançam para a geração seguinte.

• Terminação: O processo de reprodução e substituição continua até que seja cumprida uma condição de paragem. Isto pode acontecer ao atingir um número definido de iterações, alcançar um nível de aptidão satisfatório, deixar de se verificarem melhorias ou atingir limites computacionais.

Fig. 1. Uma visão geral do funcionamento dos algoritmos evolutivos. Imagem do autor.

Uma visão geral das aplicações dos algoritmos evolutivos#

Agora que compreendemos melhor o que são os algoritmos evolutivos e como funcionam, vamos analisar algumas das suas aplicações no mundo real em diferentes setores.

Algoritmos bioinspirados utilizados em parques eólicos#

Um dos aspetos mais críticos da produção de energia eólica é a localização das turbinas eólicas. A eficiência de um parque eólico pode variar significativamente consoante a forma como as turbinas estão posicionadas umas em relação às outras e às condições do vento. Os métodos de design tradicionais têm frequentemente dificuldade em lidar com as muitas variáveis externas envolvidas.

Os algoritmos evolutivos são uma excelente forma de criar e testar muitos layouts diferentes de parques eólicos. Analisam aspetos como os padrões do vento, os tipos de turbinas e o terreno disponível para encontrar a melhor configuração. A cada ronda de testes, o design melhora, resultando em mais energia, custos mais baixos e uma melhor utilização do terreno. Após várias iterações, o design final pode proporcionar uma maior produção de energia do que um design criado manualmente.

Fig. 2. Um parque eólico.

Técnicas de otimização no design de veículos#

Conceber automóveis seguros, eficientes em termos de consumo de combustível e acessíveis é uma prioridade fundamental para os fabricantes de automóveis atuais. Os algoritmos evolutivos podem ajudar a acelerar este processo, testando muitas opções de design e melhorando-as gradualmente para encontrar a melhor. Isto pode ajudar os fabricantes a encontrar o melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência.

Um exemplo interessante é a utilização de algoritmos evolutivos para conceber a estrutura central do veículo, conhecida como carroçaria em branco (BIW). O principal objetivo deste processo de design é reduzir o peso da carroçaria, mantendo a mesma durabilidade e resistência.

Os algoritmos genéticos podem explorar diferentes variações estruturais através de pequenas alterações. Estes designs são então testados com base em fatores como resistência, peso, durabilidade e normas regulamentares, de modo a identificar a melhor opção.

Fig. 3. A estrutura de design da carroçaria em branco de um veículo (fonte).

Estratégias evolutivas na elaboração de escalas hospitalares#

Os investigadores estudam ativamente a forma como os algoritmos evolutivos podem ajudar nos cuidados de saúde, por exemplo, na elaboração de escalas para profissionais hospitalares, na melhoria de planos de tratamento e na descoberta de novos medicamentos. Estes algoritmos funcionam bem porque conseguem lidar com grandes volumes de dados e considerar aspetos como a fadiga e o stress.

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

Fig. 4. Elaboração manual de escalas vs. utilização de um algoritmo genético (GA) (fonte).

O papel das técnicas evolutivas na visão computacional#

Para além das aplicações de aprendizagem automática, os algoritmos evolutivos também podem ser utilizados em áreas como a visão computacional — o campo da AI que permite às máquinas interpretar e analisar dados visuais, como imagens e vídeos. A investigação em curso explora o seu potencial em tarefas como segmentação de imagens, deteção de objetos e extração de características.

Estes algoritmos funcionam testando muitas soluções possíveis e selecionando as melhores, o que lhes confere flexibilidade e capacidade para lidar com dados visuais complexos e diversificados. Por exemplo, os investigadores utilizaram algoritmos evolutivos para melhorar sistemas de AI que analisam imagens médicas, como radiografias do tórax.

Estes sistemas de AI, conhecidos como redes neuronais convolucionais (CNNs), atuam como radiologistas especialistas, analisando imagens para detetar sinais de doenças como a COVID-19. O algoritmo evolutivo ajuda ao conceber e ajustar automaticamente a estrutura e as definições da CNN, testando muitas versões, mantendo as que apresentam melhor desempenho e criando gradualmente modelos mais precisos. Este processo resulta em ferramentas de AI que podem ajudar os médicos a diagnosticar a COVID-19 de forma mais rápida e precisa.

Vantagens e desvantagens dos algoritmos evolutivos#

Eis algumas das principais vantagens proporcionadas pelos algoritmos evolutivos:

• Capacidade de pesquisa global: Os algoritmos evolutivos exploram simultaneamente muitas partes do espaço de soluções, reduzindo a probabilidade de ficarem presos em soluções inadequadas.
• Robustez: Em ambientes incertos e em mudança, o caráter aleatório e a diversidade das soluções do algoritmo evolutivo ajudam o sistema a manter um desempenho consistente.
• Flexibilidade: Os algoritmos evolutivos podem ser ajustados para funcionarem bem em muitos tipos diferentes de problemas, alterando a forma como as soluções são representadas e como o sucesso é medido.

Embora estes algoritmos tenham muitas vantagens, também é importante conhecer as suas limitações. Eis algumas desvantagens comuns dos algoritmos evolutivos:

• Custo computacional: A avaliação repetida de muitas soluções possíveis pode exigir recursos computacionais potentes e dispendiosos, tornando estes algoritmos lentos ou dispendiosos para algumas aplicações.
• Sensibilidade aos parâmetros: O sucesso dos algoritmos evolutivos depende frequentemente, em grande medida, da escolha das definições iniciais adequadas, como o tamanho da população, a taxa de mutação e os métodos de seleção. Escolhas inadequadas podem prejudicar o desempenho.
• Convergência lenta: Estes algoritmos podem exigir muitas iterações para melhorar as soluções, especialmente em problemas muito complexos, o que pode resultar em tempos de execução mais longos em comparação com outros métodos.
• Sensibilidade à função de aptidão: Um design inadequado da função de aptidão pode levar os algoritmos a explorar falhas em vez de resolverem o problema pretendido, induzindo os programadores em erro relativamente ao desempenho real.

Principais conclusões#

Os algoritmos evolutivos são uma excelente opção para resolver problemas difíceis que outros métodos podem ter dificuldade em abordar. A investigação demonstrou que melhoram gradualmente através da iteração e que se podem adaptar a uma grande variedade de tarefas. À medida que a AI continua a avançar e a evoluir, espera-se que estes algoritmos desempenhem um papel ainda maior no desenvolvimento de tecnologias inteligentes, eficientes e capazes de aprender autonomamente em muitas aplicações diferentes.

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