यह कहाँ उपयोगी हो सकता है इसका एक उदाहरण नए घोंसले की खोज करते समय है, इस मामले में केवल कुछ दर्जन खोजकर्ताओं को सैकड़ों या हजारों की पूरी कॉलोनी के बजाय पर्याप्त बड़ी जगह खोजने के लिए भेजा जाता है चींटियाँ
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यह लंबे समय से अध्ययन की गई क्षमता का विषय है नया कागज MIT के कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला (CSAIL) के शोधकर्ताओं द्वारा। उन्होंने एक एल्गोरिदम बनाया है जो कंप्यूटर में व्यवहार को दोहराता है और साबित करता है कि यह नेटवर्क की जनसंख्या घनत्व की भविष्यवाणी करने का एक उल्लेखनीय सटीक तरीका हो सकता है।
"कंप्यूटर विज्ञान में यह सहज ज्ञान है कि जैविक एल्गोरिदम अत्यधिक मजबूत और गतिशील हैं," कैमरून मस्को
इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान में एमआईटी स्नातक छात्र और पेपर के सह-लेखक, डिजिटल ट्रेंड्स को बताते हैं। "हम उन प्रणालियों में से एक को देखना चाहते थे - इस मामले में एक चींटी कॉलोनी - और यह पता लगाना चाहते थे कि इतनी जटिल और लचीली होने के बावजूद वे इतनी कुशलता से क्यों संचालित करने में सक्षम हैं। इसी से हमें दिलचस्पी हुई।”कोई ऐसा क्यों करना चाहेगा? जैसा कि मस्को बताते हैं, यह काम बड़े डेटा एनालिटिक्स जैसे क्षेत्रों में व्यावहारिक उपयोग का हो सकता है - जैसे कि सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं के बीच एक विशेष राजनीतिक झुकाव की संरचना का अनुमान लगाना। “परंपरागत रूप से, यदि चालू है फेसबुक आप रिपब्लिकन की संख्या का अनुमान लगाना चाहते थे [उदाहरण के लिए], आप बेतरतीब ढंग से उपयोगकर्ताओं के एक सबसेट का नमूना लेंगे और रिपब्लिकन की संख्या की गणना करेंगे,'' मस्को जारी है। "लेकिन आप ऐसा नहीं कर सकते - उपयोगकर्ताओं की कोई मास्टर सूची नहीं है जिसका आप नमूना ले सकते हैं। तो हम जो दिखा रहे हैं वह यह है कि उपयोगकर्ताओं के बीच बेतरतीब ढंग से 'चलना' लगभग उतना ही अच्छा हो सकता है - यानी एक उपयोगकर्ता से शुरू करें, किसी मित्र के पास जाएं, फिर मित्र के मित्र के पास जाएं, आदि। - और इस तरह से नमूना लें।
पेपर में, इन तथाकथित "रैंडम वॉक" अन्वेषणों को जनसंख्या घनत्व निर्धारित करने के लिए नमूने लेने की अधिक स्थापित विधि के रूप में लगभग उतना ही तेज़ दिखाया गया है।
मस्को जारी रखता है, "यह काम दो उद्देश्यों को पूरा करता है।" “एक तरफ यह हमें जैविक प्रणालियों को लेने और कंप्यूटर नेटवर्क को अनुकूलित करने के लिए उनका उपयोग करने के बारे में कुछ दिलचस्प विचार देता है, जिसे आप जैविक रूप से प्रेरित अवधारणाओं के साथ देखते हैं जैसे तंत्रिका - तंत्र. साथ ही, हम जीवविज्ञानियों की कुछ समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान का उपयोग करने में सक्षम हैं। लोग इसे अधिक से अधिक करना शुरू कर रहे हैं, और यह वास्तव में उपयोगी है - क्योंकि व्यवहार को देखने के बजाय, हम एल्गोरिदम का पता लगाने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। यह चीज़ों के बारे में सोचने का एक अलग तरीका है।”
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