Példa arra, hogy ez hasznos lehet új fészek keresésekor, amely esetben csak néhány tucat A felfedezőket azért küldik ki, hogy egy elég nagy teret találjanak, nem pedig az egész több száz vagy több ezres kolóniát hangyák.
Ajánlott videók
Ez a régóta tanulmányozott képesség tárgya a új lap az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) kutatói. Létrehoztak egy algoritmust, amely megismétli a számítógép viselkedését, és bebizonyítja, hogy rendkívül pontos módszer lehet egy hálózat népsűrűségének előrejelzésére.
"A számítástechnikában megvan az az intuitív érzés, hogy a biológiai algoritmusok rendkívül robusztusak és dinamikusak."
Cameron Musco, az MIT elektromérnöki és számítástechnikai diplomás hallgatója és a cikk társszerzője, mondja a Digital Trendsnek. „Szerettük volna megvizsgálni az egyik ilyen rendszert – jelen esetben egy hangyatelepet –, és megtudni, hogy pontosan miért képesek ilyen hatékonyan működni, annak ellenére, hogy olyan összetettek és rugalmasak. Ez volt az, ami felkeltette az érdeklődésünket.”Miért akarná ezt bárki is megtenni? Amint Musco kifejti, a munka gyakorlati hasznát veheti olyan területeken, mint a big data elemzése – például a közösségi média felhasználóinak egy adott politikai irányultságának becslése. „Hagyományosan, ha van Facebook meg akarta becsülni [például] a republikánusok számát, véletlenszerűen mintát vesz a felhasználók egy részhalmazából, és megszámolja a republikánusok számát” – folytatja Musco. „De ezt nem teheti meg – nincs a felhasználók fő listája, amelyből mintát vehetne. Tehát azt mutatjuk be, hogy majdnem ugyanolyan jó lehet véletlenszerűen „sétálni” a felhasználók között – azaz az egyik felhasználónál kezdeni, átköltözni egy baráthoz, majd egy barát barátjához stb. – és ilyen módon mintát venni.”
A cikk szerint ezek az úgynevezett „véletlenszerű séta” feltárások majdnem olyan gyorsak a népsűrűség meghatározásában, mint a bevett mintavételi módszer.
„Ez a munka két célt szolgál” – folytatja Musco. „Egyrészt érdekes ötleteket ad nekünk a biológiai rendszerek átvételével és a számítógépes hálózatok optimalizálására való felhasználásukkal kapcsolatban, amit láthatunk a biológiai ihletésű koncepcióknál, mint pl. neurális hálózatok. Ugyanakkor a számítástechnika segítségével segíthetünk a biológusoknak megoldani néhány problémájukat. Az emberek egyre gyakrabban kezdik ezt a másodikat csinálni, és ez nagyon hasznos – mert ahelyett, hogy a viselkedést néznénk, inkább az algoritmusok észlelésére koncentrálunk. Ez egy másfajta gondolkodásmód a dolgokról.”
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
