Thuật toán tiến hóa là gì? Hướng dẫn nhanh

Sự sống trên Trái đất đã tiến hóa qua hàng triệu năm, và chính nhờ quá trình này mà các sinh vật sống đã thích nghi để tồn tại và phát triển trong môi trường của chúng. Lấy ví dụ như hươu cao cổ. Chúng đã phát triển cổ dài qua nhiều thế hệ để vươn tới những chiếc lá trên cao, nơi các loài động vật khác không thể với tới. Điều này được thúc đẩy bởi chọn lọc tự nhiên, nơi những đặc điểm hữu ích trở nên phổ biến hơn vì những cá thể có chúng có nhiều khả năng sống sót hơn.

Nói một cách đơn giản, các sinh vật phù hợp hơn với môi trường xung quanh có cơ hội sống sót và truyền lại những đặc điểm hữu ích của chúng cho con cái. Theo thời gian, những thay đổi nhỏ này cộng lại, giúp các loài đối phó ngay cả với những điều kiện khó khăn nhất.

Thuật toán tiến hóa (Evolutionary algorithms - EA) thuộc nhóm “Học máy (Machine Learning)”. Tương tự như quá trình tiến hóa, EA chọn ra các giải pháp tốt nhất từ một nhóm, thực hiện các thay đổi nhỏ và kiểm tra xem những thay đổi đó có cải thiện tình hình hay không. Bằng cách lặp lại quy trình này qua nhiều thế hệ, nó tìm ra các giải pháp tốt nhất cho các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau. 

Nhờ tính linh hoạt của chúng, các thuật toán tiến hóa là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị, với các nghiên cứu đang diễn ra nhằm mục đích áp dụng chúng vào các lĩnh vực như kỹ thuật, y học và khoa học môi trường. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về các thuật toán tiến hóa, cách chúng hoạt động và nơi chúng được sử dụng. Hãy bắt đầu! 

Giải thích về thuật toán tiến hóa

Thuật toán tiến hóa là các kỹ thuật tối ưu hóa có thể được sử dụng trong lĩnh vực học máy để tìm ra giải pháp hoặc mô hình tốt nhất có thể cho một nhiệm vụ nhất định. Chúng thường bắt đầu với một nhóm các giải pháp tiềm năng và nỗ lực cải thiện chúng qua nhiều lần lặp dựa trên mức độ giải quyết vấn đề tốt của chúng.

Ví dụ: hãy tưởng tượng việc cố gắng thiết kế một chiếc xe tiết kiệm nhiên liệu nhất. Thuật toán bắt đầu với nhiều thiết kế xe khác nhau, kiểm tra từng thiết kế để xem nó hoạt động tốt như thế nào, và sau đó dần dần cải thiện các thiết kế bằng cách kết hợp các tính năng tốt nhất và thực hiện các điều chỉnh nhỏ qua nhiều vòng cho đến khi nó tìm thấy thiết kế tốt nhất có thể.

Có một số loại thuật toán tiến hóa, mỗi loại có cách riêng để biểu diễn và cải thiện các giải pháp, nhưng tất cả đều tuân theo cách tiếp cận cơ bản này. Dưới đây là một số loại thuật toán tiến hóa phổ biến:

• Thuật toán di truyền: Trong loại thuật toán tiến hóa này, các giải pháp được biểu diễn dưới dạng các chuỗi mã hóa đơn giản, như các chuỗi số hoặc ký hiệu. Sự cải thiện xảy ra bằng cách trộn các phần của hai giải pháp tốt (tương tự như kết hợp các đặc điểm từ cha mẹ) và thực hiện các thay đổi ngẫu nhiên nhỏ để tạo ra các biến thể mới.

• Lập trình di truyền: Nó tập trung vào việc xây dựng các giải pháp dưới dạng các cấu trúc giống như cây. Nó đặc biệt hữu ích khi giải pháp yêu cầu một chuỗi các bước hoặc hướng dẫn.

• Chiến lược tiến hóa: Ở đây, trọng tâm là học cách các thay đổi nên lớn hay nhỏ khi cập nhật các giải pháp. Điều này giúp thuật toán cải thiện kết quả của nó hiệu quả hơn theo thời gian.

• Tiến hóa vi phân (Differential evolution): Với phương pháp này, các giải pháp mới được hình thành bằng cách kết hợp các phần của các giải pháp hiện có khác nhau. Nó hoạt động đặc biệt tốt đối với các bài toán mà câu trả lời là các số có thể thay đổi liên tục.

Tìm hiểu cách các thuật toán tiến hóa hoạt động

Thuật toán tiến hóa sử dụng một quy trình lặp đi lặp lại để tìm ra giải pháp tốt nhất cho một vấn đề. Bạn có thể coi nó như cách tự nhiên tinh chỉnh các loài qua nhiều thế hệ, trong đó mỗi chu kỳ giúp cải thiện quần thể. 

Mặc dù có nhiều loại thuật toán tiến hóa khác nhau, nhưng chúng thường tuân theo các bước chính sau:

• Khởi tạo: Thuật toán bắt đầu bằng cách tạo ra một tập hợp ban đầu các giải pháp khả thi. Điều này tạo thành điểm khởi đầu cho quá trình tiến hóa

• Đánh giá độ thích nghi: Mỗi giải pháp được đánh giá bằng một hàm độ thích nghi đo lường mức độ giải quyết vấn đề của nó. Các giải pháp hoạt động tốt hơn sẽ nhận được điểm cao hơn và có cơ hội lớn hơn được chọn cho các bước tiếp theo.

• Sinh sản: Các giải pháp mới được tạo ra thông qua hai phương pháp chính: lai ghép và đột biến. Lai ghép kết hợp các tính năng từ hai giải pháp gốc, trong khi đột biến tạo ra những thay đổi nhỏ ngẫu nhiên để khám phá những khả năng mới.

• Thay thế: Các giải pháp mới được tạo ra thay thế một số hoặc tất cả các giải pháp cũ. Bước này xác định giải pháp nào tồn tại và chuyển sang thế hệ tiếp theo.

• Kết thúc: Quá trình tái tạo và thay thế tiếp tục cho đến khi đạt điều kiện dừng. Điều này có thể là đạt đến một số lượng vòng lặp nhất định, đạt được mức độ phù hợp thỏa mãn, không thấy cải thiện thêm hoặc đạt đến giới hạn tính toán.

‍

Một cái nhìn về các ứng dụng của thuật toán tiến hóa

Bây giờ chúng ta đã hiểu rõ hơn về thuật toán tiến hóa và cách chúng hoạt động, hãy cùng xem xét một số ứng dụng thực tế của chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Các thuật toán lấy cảm hứng từ sinh học được sử dụng tại các nhà máy điện gió

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của sản xuất năng lượng gió là vị trí của các tuabin gió. Hiệu quả của một trang trại gió có thể thay đổi đáng kể dựa trên cách các tuabin được định vị so với nhau và điều kiện gió. Các phương pháp thiết kế truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý nhiều biến số bên ngoài liên quan.

Thuật toán tiến hóa là một cách tuyệt vời để đưa ra và kiểm tra nhiều bố cục trang trại điện gió khác nhau. Chúng xem xét các yếu tố như mô hình gió, các loại tuabin và diện tích đất có sẵn để tìm ra thiết lập tốt nhất. Với mỗi vòng thử nghiệm, thiết kế sẽ tốt hơn, dẫn đến nhiều năng lượng hơn, chi phí thấp hơn và sử dụng đất tốt hơn. Sau nhiều lần lặp, thiết kế cuối cùng có thể mang lại sản lượng năng lượng tốt hơn so với thiết kế được thực hiện thủ công.

‍

Các kỹ thuật tối ưu hóa trong thiết kế xe

Thiết kế những chiếc xe an toàn, tiết kiệm nhiên liệu và giá cả phải chăng là ưu tiên hàng đầu của các nhà sản xuất ô tô ngày nay. Các thuật toán tiến hóa có thể giúp đẩy nhanh quá trình này bằng cách kiểm tra nhiều tùy chọn thiết kế và dần dần cải thiện chúng để tìm ra tùy chọn tốt nhất. Điều này có thể giúp các nhà sản xuất tìm ra sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu suất và hiệu quả.

Một ví dụ thú vị là việc sử dụng các thuật toán tiến hóa để thiết kế cấu trúc lõi của xe, được gọi là Body-in-White (BIW). Mục tiêu chính trong quá trình thiết kế này là giảm trọng lượng thân xe đồng thời duy trì độ bền và độ cứng tương đương. 

Các thuật toán di truyền có thể khám phá các biến thể cấu trúc khác nhau với những thay đổi nhỏ. Sau đó, các thiết kế này được kiểm tra dựa trên các yếu tố như độ bền, trọng lượng, tuổi thọ và các tiêu chuẩn quy định để xác định lựa chọn tốt nhất.

‍

Các chiến lược tiến hóa trong lập lịch tại bệnh viện

Các nhà nghiên cứu đang tích cực nghiên cứu cách các thuật toán tiến hóa có thể giúp ích trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như lên lịch cho nhân viên bệnh viện, cải thiện kế hoạch điều trị và khám phá các loại thuốc mới. Các thuật toán này hoạt động tốt vì chúng có thể xử lý lượng lớn dữ liệu và xem xét các yếu tố như mệt mỏi và căng thẳng.

Ví dụ: các thuật toán di truyền đã được thử nghiệm để cải thiện việc lập lịch điều dưỡng trong bệnh viện. Một nghiên cứu thú vị đã sử dụng kết hợp các thuật toán di truyền và các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ để tạo ra các lịch trình giúp giảm mệt mỏi cho y tá. Kết quả cho thấy giảm 10% mệt mỏi và làm cho quá trình lập lịch nhanh hơn 98%, giảm thời gian từ hơn một giờ xuống chỉ còn hơn một phút.

‍

Vai trò của các kỹ thuật tiến hóa trong thị giác máy tính

Ngoài các ứng dụng học máy, các thuật toán tiến hóa cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực như thị giác máy tính - lĩnh vực AI cho phép máy móc diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video. Nghiên cứu đang diễn ra khám phá tiềm năng của chúng trong các tác vụ như phân đoạn hình ảnh, phát hiện đối tượng và trích xuất đặc trưng.

Các thuật toán này hoạt động bằng cách kiểm tra nhiều giải pháp khả thi và chọn ra giải pháp tốt nhất, điều này làm cho chúng trở nên linh hoạt và có khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh phức tạp và đa dạng. Ví dụ: các nhà nghiên cứu đã sử dụng thuật toán tiến hóa để cải thiện các hệ thống AI phân tích hình ảnh y tế như chụp X-quang ngực. 

Các hệ thống AI này, được gọi là mạng nơ-ron tích chập (CNN), hoạt động như các chuyên gia радиолог bằng cách quét ảnh để phát hiện các dấu hiệu của bệnh như COVID-19. Thuật toán tiến hóa giúp tự động thiết kế và tinh chỉnh cấu trúc và cài đặt của CNN, kiểm tra nhiều phiên bản, giữ lại những phiên bản hoạt động tốt nhất và dần dần tạo ra các mô hình chính xác hơn. Quy trình này tạo ra các công cụ AI có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán COVID-19 nhanh chóng và chính xác hơn.

Ưu và nhược điểm của thuật toán tiến hóa

Dưới đây là một số ưu điểm chính mà các thuật toán tiến hóa mang lại:

• Khả năng tìm kiếm toàn cục: Các thuật toán tiến hóa khám phá đồng thời nhiều phần của không gian giải pháp, do đó ít có khả năng bị mắc kẹt trong các giải pháp kém hiệu quả.
  ‍
• Tính ổn định (Robustness): Trong môi trường không chắc chắn và thay đổi, tính ngẫu nhiên và các giải pháp đa dạng của thuật toán tiến hóa giúp hệ thống duy trì hiệu suất ổn định.
  ‍
• Tính linh hoạt: Các thuật toán tiến hóa có thể được điều chỉnh để hoạt động tốt trên nhiều loại bài toán khác nhau bằng cách thay đổi cách biểu diễn giải pháp và cách đo lường thành công.

Mặc dù các thuật toán này có nhiều lợi ích, nhưng điều quan trọng là phải nhận thức được những hạn chế của chúng. Dưới đây là một số nhược điểm phổ biến của thuật toán tiến hóa:

• Chi phí tính toán: Việc đánh giá lặp đi lặp lại nhiều giải pháp khả thi có thể đòi hỏi các tài nguyên máy tính mạnh mẽ và đắt tiền, khiến chúng trở nên chậm chạp hoặc tốn kém đối với một số ứng dụng.
  ‍
• Độ nhạy tham số: Sự thành công của các thuật toán tiến hóa thường phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các cài đặt ban đầu phù hợp, chẳng hạn như kích thước quần thể, tỷ lệ đột biến và phương pháp lựa chọn. Lựa chọn kém có thể làm giảm hiệu suất.
  ‍
• Hội tụ chậm: Chúng có thể yêu cầu nhiều lần lặp để cải thiện giải pháp, đặc biệt đối với các vấn đề rất phức tạp, có thể dẫn đến thời gian chạy dài hơn so với các phương pháp khác.
  ‍
• Độ nhạy của hàm độ thích nghi: Thiết kế hàm độ thích nghi kém có thể khiến các thuật toán khai thác các sai sót thay vì giải quyết vấn đề dự định, gây hiểu lầm cho các nhà phát triển về hiệu suất thực tế.

Những điều cần nhớ

Thuật toán tiến hóa là một lựa chọn tuyệt vời để giải quyết các vấn đề khó khăn mà các phương pháp khác có thể gặp khó khăn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng chúng cải thiện dần dần thông qua quá trình lặp và có thể thích ứng với nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Khi AI tiếp tục tiến bộ và phát triển, các thuật toán này dự kiến sẽ đóng một vai trò lớn hơn nữa trong việc phát triển các công nghệ thông minh, hiệu quả và tự học trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm tài nguyên AI. Khám phá các ứng dụng khác nhau của thị giác máy tính trong nông nghiệp và AI trong logistics trên các trang giải pháp của chúng tôi. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án thị giác máy tính của bạn.