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Aprenda como os algoritmos evolucionários funcionam e como eles são usados no aprendizado de máquina para otimizar modelos, resolver problemas complexos e impulsionar avanços na IA.
A vida na Terra evoluiu ao longo de milhões de anos, e é através desse processo que os seres vivos se adaptaram para sobreviver e prosperar em seus ambientes. Veja as girafas, por exemplo. Elas desenvolveram pescoços longos ao longo de muitas gerações para alcançar folhas no alto das árvores, onde outros animais não conseguem. Isso é impulsionado pela seleção natural, onde características úteis se tornam mais comuns, pois aqueles que as possuem têm maior probabilidade de sobreviver.
Simplificando, os organismos que são mais adequados ao seu ambiente têm uma chance melhor de sobreviver e transmitir suas características úteis para seus descendentes. Com o tempo, essas pequenas mudanças se somam, ajudando as espécies a lidar até mesmo com as condições mais desafiadoras.
Os algoritmos evolucionários (AE) se enquadram no termo geral de “Aprendizado de Máquina”. Assim como a evolução, o AE escolhe as melhores soluções de um grupo, faz pequenas mudanças e verifica se essas mudanças melhoram as coisas. Ao repetir este processo ao longo de muitas gerações, ele encontra as melhores soluções para problemas complexos em vários campos diferentes.
Graças à sua versatilidade, os algoritmos evolucionários são uma área de pesquisa interessante, com estudos contínuos destinados a aplicá-los a campos como engenharia, medicina e ciência ambiental. Neste artigo, vamos analisar mais de perto os algoritmos evolucionários, como eles funcionam e onde são usados. Vamos começar!
Algoritmos evolucionários explicados
Os algoritmos evolucionários são técnicas de otimização que podem ser usadas no campo da aprendizagem automática para encontrar a melhor solução ou modelo possível para uma determinada tarefa. Eles normalmente começam com um grupo de soluções potenciais e trabalham para melhorá-las ao longo de muitas iterações com base em quão bem resolvem o problema.
Por exemplo, imagine tentar projetar o carro mais eficiente em termos de combustível. O algoritmo começa com uma variedade de designs de carros, testa cada um para ver o quão bem ele funciona e, em seguida, melhora gradualmente os designs, combinando as melhores características e fazendo pequenos ajustes ao longo de muitas rondas até encontrar o melhor design possível.
Existem vários tipos de algoritmos evolucionários, cada um com a sua própria forma de representar e melhorar soluções, mas todos seguem esta abordagem básica. Aqui estão alguns tipos comuns de algoritmos evolucionários:
Algoritmos genéticos: Neste tipo de algoritmo evolutivo, as soluções são representadas como strings codificadas simples, como sequências de números ou símbolos. A melhoria acontece misturando partes de duas boas soluções (semelhante a combinar características dos pais) e fazendo pequenas mudanças aleatórias para criar novas variações.
Programação genética: Concentra-se na construção de soluções como estruturas em forma de árvore. 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 mudanças ao atualizar as soluções. Isso ajuda o algoritmo a melhorar seus resultados de forma mais eficiente ao longo do tempo.
Evolução diferencial: Com esta abordagem, novas soluções são formadas combinando partes de diferentes soluções existentes. Funciona particularmente bem para problemas onde as respostas são números que podem variar continuamente.
Compreendendo como funcionam os algoritmos evolutivos
Algoritmos evolucionários usam um processo iterativo para encontrar a melhor solução para um problema. Pense nisso como a forma da natureza de refinar espécies ao longo de gerações, onde 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 soluções possíveis. Isso forma o ponto de partida para o processo evolutivo.
Avaliação de fitness: Cada solução é avaliada usando uma função de fitness que mede o quão bem ela resolve o problema. Soluções com melhor desempenho recebem pontuações mais altas e têm maior chance de serem escolhidas para as próximas etapas.
Reprodução: Novas soluções são criadas através de dois métodos principais: crossover e mutação. O crossover combina características de soluções de dois pais, enquanto a mutação introduz pequenas mudanças aleatórias para explorar novas possibilidades.
Substituição: As soluções recém-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 que uma condição de parada seja atendida. Isso pode ser atingir um número definido de iterações, alcançar um nível de adequação satisfatório, não ver mais melhorias ou atingir limites computacionais.
Fig 1. Uma visão de como os algoritmos evolutivos funcionam. Imagem do autor.
Um olhar sobre as aplicações de algoritmos evolutivos
Agora que temos uma melhor compreensão do que são algoritmos evolutivos e como eles funcionam, vamos percorrer algumas de suas aplicações no mundo real em diferentes setores.
Algoritmos bioinspirados usados em usinas eólicas
Um dos aspectos mais críticos da geração de energia eólica é a colocação das turbinas eólicas. A eficiência de um parque eólico pode variar significativamente com base em como as turbinas são posicionadas em relação umas às outras e às condições de vento. Os métodos de design tradicionais frequentemente têm dificuldades para lidar com as muitas variáveis externas envolvidas.
Os algoritmos evolucionários são uma ótima maneira de criar e testar muitos layouts diferentes de parques eólicos. Eles analisam coisas como padrões de vento, os tipos de turbinas e a terra disponível para encontrar a melhor configuração. A cada rodada de testes, o design fica melhor, levando a mais energia, custos mais baixos e melhor uso da terra. Após várias iterações, o design final pode fornecer uma melhor produção de energia do que um feito manualmente.
Fig. 2. Uma usina de energia eólica.
Técnicas de otimização no design de veículos
Projetar carros seguros, com baixo consumo de combustível e acessíveis é uma prioridade fundamental para as montadoras de hoje. Os algoritmos evolutivos podem ajudar a acelerar esse processo, testando muitas opções de design e aprimorando-as gradualmente para encontrar a melhor. Isso pode ajudar os 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 Bruta (BIW). O principal objetivo neste processo de design é reduzir o peso da carroceria, mantendo a mesma durabilidade e resistência.
Algoritmos genéticos podem explorar diferentes variações estruturais com pequenas mudanças. Esses designs são então testados com base em fatores como resistência, peso, durabilidade e padrões regulatórios para identificar a melhor opção.
Fig 3. A estrutura de design Body-in-White de um veículo (fonte).
Estratégias evolucionárias no agendamento em hospitais
Os pesquisadores estão estudando ativamente como os algoritmos evolutivos podem ajudar na área da saúde, como no agendamento de pessoal hospitalar, na melhoria de planos de tratamento e na descoberta de novos medicamentos. Esses algoritmos funcionam bem porque podem lidar com grandes quantidades de dados e considerar fatores como fadiga e estresse.
Por exemplo, algoritmos genéticos foram testados para melhorar o agendamento de enfermeiras em hospitais. Um estudo fascinante usou uma combinação de algoritmos genéticos e técnicas de busca local para criar horários que reduzem a fadiga das enfermeiras. Os resultados mostraram uma queda de 10% na fadiga e tornaram o processo de agendamento 98% mais rápido, reduzindo o tempo 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 evolucionárias na visão computacional
Além das aplicações de aprendizado de máquina, os algoritmos evolutivos também podem ser usados em áreas como visão computacional - o campo da IA que permite que as máquinas interpretem e analisem dados visuais, como imagens e vídeos. A pesquisa em andamento explora seu potencial em tarefas como segmentação de imagem, detecção de objetos e extração de recursos.
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 usaram algoritmos evolucionários para melhorar os sistemas de IA que analisam imagens médicas como radiografias de tórax.
Estes sistemas de IA, conhecidos como redes neurais convolucionais (CNNs), atuam como radiologistas especializados, digitalizando imagens para detetar sinais de doenças como a COVID-19. O algoritmo evolucionário ajuda ao projetar e ajustar automaticamente a estrutura e as configurações da CNN, testando muitas versões, mantendo os melhores desempenhos e criando gradualmente modelos mais precisos. Este processo leva a ferramentas de IA que podem ajudar os médicos a diagnosticar a COVID-19 de forma mais rápida e precisa.
Prós e contras dos algoritmos evolutivos
Aqui estão algumas das principais vantagens que os algoritmos evolutivos oferecem:
Capacidade de busca global: Os algoritmos evolutivos exploram muitas partes do espaço de solução simultaneamente, tornando menos provável que fiquem presos em soluções ruins.
Robustez: Em ambientes incertos e em mudança, a aleatoriedade e as diversas 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 forma como as soluções são representadas e como o sucesso é medido.
Embora esses algoritmos tenham muitos benefícios, também é importante estar ciente de suas limitações. Aqui estão algumas desvantagens comuns dos algoritmos evolutivos:
Custo computacional: Avaliar muitas soluções possíveis repetidamente pode exigir recursos computacionais poderosos e caros, tornando-os lentos ou dispendiosos para algumas aplicações.
Sensibilidade aos parâmetros: O sucesso dos algoritmos evolutivos muitas vezes depende muito da escolha das configurações iniciais corretas, como tamanho da população, taxa de mutação e métodos de seleção. Escolhas inadequadas podem prejudicar o desempenho.
Convergência lenta: Eles 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 fitness: O design inadequado da função de fitness pode fazer com que os algoritmos explorem falhas em vez de resolver o problema pretendido, enganando os desenvolvedores sobre o desempenho real.
Principais conclusões
Os algoritmos evolucionários são uma ótima opção para resolver problemas difíceis que outros métodos podem ter dificuldade em lidar. A pesquisa mostrou que eles melhoram gradualmente através da iteração e podem adaptar-se a uma ampla 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 autoaprendizagem em muitas aplicações diferentes.
