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Saiba como funcionam os algoritmos evolutivos e como são utilizados na aprendizagem automática para otimizar modelos, resolver problemas complexos e impulsionar avanços na IA.
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 o caso das girafas, por exemplo. Ao longo de muitas gerações, desenvolveram pescoços longos para poderem alcançar folhas no alto das árvores, onde outros animais não conseguem. Isto é impulsionado pela seleção natural, em que as caraterísticas úteis se tornam mais comuns, uma vez que aqueles que as possuem têm mais probabilidades de sobreviver.
Em termos simples, os organismos que se adaptam melhor ao ambiente que os rodeia têm mais hipóteses de sobreviver e de transmitir as suas caraterísticas úteis aos seus descendentes. Ao longo do tempo, estas pequenas alterações vão-se acumulando, ajudando as espécies a lidar mesmo com as condições mais difíceis.
Os algoritmos evolutivos (EA) enquadram-se no termo genérico de "Aprendizagem automática". Tal como a evolução, a EA escolhe as melhores soluções de um grupo, faz pequenas alterações e verifica se essas alterações melhoram as coisas. Ao repetir este processo ao longo de muitas gerações, encontra as melhores soluções para problemas complexos em vários domínios diferentes.
Graças à sua versatilidade, os algoritmos evolutivos são uma área de investigação interessante, com estudos em curso que visam a sua aplicação em domínios como a engenharia, a medicina e as ciências do ambiente. Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente os algoritmos evolutivos, como funcionam e onde são utilizados. Vamos começar!
Algoritmos evolutivos explicados
Os algoritmos evolutivos são técnicas de otimização que podem ser utilizadas no domínio da aprendizagem automática para encontrar a melhor solução ou modelo possível para uma determinada tarefa. Normalmente, começam com um grupo de potenciais soluções e trabalham para as melhorar ao longo de muitas iterações com base na sua capacidade de resolver o problema.
Por exemplo, imagine que está a tentar conceber o automóvel mais eficiente em termos de consumo de combustível. O algoritmo começa com uma variedade de modelos de automóveis, testa cada um deles para ver o seu desempenho e, em seguida, melhora gradualmente os modelos combinando as melhores caraterísticas 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 simples cadeias codificadas, como sequências de números ou símbolos. O melhoramento ocorre através da mistura de partes de duas boas soluções (semelhante à combinação de caraterísticas dos pais) e de pequenas alterações aleatórias para criar novas variações.
Programação genética: Centra-se na construção de soluções como estruturas semelhantes a árvores. É especialmente útil quando a solução requer uma sequência de passos ou instruções.
Estratégias de evolução: Aqui, o foco está em aprender quão grandes ou pequenas devem ser as alterações ao atualizar as soluções. Isto ajuda o algoritmo a melhorar os seus resultados de forma mais eficiente ao longo do tempo.
Evolução diferencial: Com esta abordagem, as novas soluções são formadas pela 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. Pode pensar-se nisto como a forma de a natureza aperfeiçoar as espécies ao longo das gerações, em que cada ciclo ajuda a melhorar a população.
Apesar de existirem diferentes tipos de algoritmos evolutivos, estes seguem geralmente estes passos fundamentais:
Inicialização: O algoritmo começa por gerar um conjunto inicial de soluções possíveis. Este é o ponto de partida para o processo evolutivo
Avaliação da aptidão: Cada solução é avaliada utilizando uma função de aptidão que mede o grau de resolução do problema. As soluções com melhor desempenho recebem pontuações mais elevadas e têm mais hipóteses de serem escolhidas para as etapas seguintes.
Reprodução: São criadas novas soluções através de dois métodos principais: cruzamento e mutação. O cruzamento combina caraterísticas de soluções de dois pais, enquanto a mutação introduz pequenas alterações aleatórias para explorar novas possibilidades.
Substituição: As novas soluções criadas substituem algumas ou todas as soluções mais antigas. Esta etapa determina quais soluções sobrevivem e passam para a próxima geração.
Terminação: O processo de reprodução e substituição continua até ser cumprida uma condição de paragem. Esta condição pode consistir em atingir um determinado número de iterações, alcançar um nível de aptidão satisfatório, não registar mais melhorias ou atingir limites computacionais.
Figura 1. Um olhar sobre o funcionamento dos algoritmos evolutivos. Imagem do autor.
Um olhar sobre as aplicações de algoritmos evolutivos
Agora que temos uma melhor compreensão do que são os algoritmos evolutivos e como funcionam, vamos analisar algumas das suas aplicações reais em diferentes sectores.
Algoritmos bio-inspirados utilizados em centrais eléctricas de aerogeradores
Um dos aspectos mais críticos da produção de energia eólica é a colocação das turbinas eólicas. A eficiência de um parque eólico pode variar significativamente com base na forma como as turbinas são posicionadas umas em relação às outras e nas condições do vento. Os métodos tradicionais de projeto têm muitas vezes dificuldade em lidar com as muitas variáveis externas envolvidas.
Os algoritmos evolutivos são uma óptima forma de conceber e testar várias configurações diferentes de parques eólicos. Analisam aspectos como os padrões de vento, os tipos de turbinas e o terreno disponível para encontrar a melhor configuração. Com cada ronda de testes, o projeto melhora, conduzindo a mais energia, a custos mais baixos e a uma melhor utilização do terreno. Após várias iterações, o projeto final pode produzir mais energia do que um projeto feito manualmente.
Fig. 2. Uma central eléctrica com moinho de vento.
Técnicas de otimização na conceção de veículos
A conceção de automóveis seguros, eficientes em termos de combustível e económicos é uma prioridade fundamental para os fabricantes de automóveis actuais. Os algoritmos evolutivos podem ajudar a acelerar este processo, testando muitas opções de conceção e melhorando-as gradualmente até 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 conceção é reduzir o peso da carroçaria, mantendo a mesma durabilidade e resistência.
Os algoritmos genéticos podem explorar diferentes variações estruturais com pequenas alterações. Estas concepções são depois testadas com base em factores como a resistência, o peso, a durabilidade e as normas regulamentares para identificar a melhor opção.
Fig. 3. A estrutura de conceção da carroçaria em branco de um veículo(fonte).
Estratégias evolutivas na programação de horários em hospitais
Os investigadores estão a estudar ativamente a forma como os algoritmos evolutivos podem ajudar nos cuidados de saúde, por exemplo, na programação do pessoal hospitalar, na melhoria dos planos de tratamento e na descoberta de novos medicamentos. Estes algoritmos funcionam bem porque conseguem lidar com grandes quantidades de dados e ter em conta aspectos como a fadiga e o stress.
Por exemplo, os algoritmos genéticos foram testados para melhorar a programação dos horários dos enfermeiros nos hospitais. Um estudo fascinante utilizou uma mistura de algoritmos genéticos e técnicas de pesquisa local para criar horários que reduzissem a fadiga dos enfermeiros. Os resultados mostraram uma redução de 10% na fadiga e tornaram o processo de planeamento 98% mais rápido, reduzindo o tempo de mais de uma hora para apenas um pouco mais de um minuto.
Fig. 4. Programação manual versus 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 domínio 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 objectos e a extração de caraterísticas.
Estes 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, os investigadores utilizaram algoritmos evolutivos para melhorar os sistemas de IA que analisam imagens médicas, como radiografias do tórax.
Estes sistemas de IA, conhecidos como redes neurais convolucionais (CNN), actuam como radiologistas especializados, analisando imagens para detetar sinais de doenças como a COVID-19. O algoritmo evolutivo ajuda a conceber e a afinar automaticamente a estrutura e as definições da CNN, testando muitas versões, mantendo os melhores desempenhos e criando gradualmente modelos mais precisos. Este processo conduz a ferramentas de IA que podem ajudar os médicos a diagnosticar a COVID-19 de forma mais rápida e exacta.
Prós e contras dos algoritmos evolutivos
Eis algumas das principais vantagens que os algoritmos evolutivos oferecem:
Capacidade de pesquisa global: Os algoritmos evolutivos exploram muitas partes do espaço de solução simultaneamente, tornando menos provável que fiquem presos em soluções pobres.
Robustez: Em ambientes incertos e em mudança, a aleatoriedade do algoritmo evolutivo e as diversas soluções 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 forma como as soluções são representadas e como o sucesso é medido.
Embora estes algoritmos tenham muitas vantagens, também é importante estar ciente das suas limitações. Aqui estão algumas desvantagens comuns dos algoritmos evolutivos:
Custo computacional: A avaliação repetida de muitas soluções possíveis pode exigir recursos de computação potentes e dispendiosos, tornando-os lentos ou dispendiosos para algumas aplicações.
Sensibilidade dos parâmetros: O sucesso dos algoritmos evolutivos depende muitas vezes da escolha das definições iniciais corretas, como o tamanho da população, a taxa de mutação e os métodos de seleção. Escolhas erradas podem prejudicar o desempenho.
Convergência lenta: Podem exigir muitas iterações para melhorar as soluções, especialmente para problemas muito complexos, o que pode levar a tempos de execução mais longos em comparação com outros métodos.
Sensibilidade da função de aptidão: A má conceção da função de aptidão pode fazer com que os algoritmos explorem falhas em vez de resolverem o problema pretendido, induzindo os programadores em erro sobre o desempenho real.
Principais conclusões
Os algoritmos evolutivos são uma óptima opção para resolver problemas difíceis que outros métodos podem ter dificuldade em resolver. A investigação demonstrou que melhoram gradualmente através da iteração e podem adaptar-se a uma grande variedade de tarefas. À medida que a IA continua a avançar e a evoluir, espera-se que estes algoritmos desempenhem um papel ainda maior no desenvolvimento de tecnologias inteligentes, eficientes e de auto-aprendizagem em muitas aplicações diferentes.
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