דוגמה למקום שבו זה עשוי להיות שימושי היא בעת חיפוש קן חדש, ובמקרה זה רק כמה עשרות חוקרים נשלחים למצוא חלל גדול מספיק, ולא את כל המושבה של מאות או אלפים נמלים.
סרטונים מומלצים
יכולת זו שנלמדה זמן רב היא נושא א מאמר חדש על ידי חוקרים במעבדת מדעי המחשב והבינה המלאכותית של MIT (CSAIL). הם יצרו אלגוריתם שמשכפל את ההתנהגות במחשב ומוכיח שזה יכול להיות דרך מדויקת להפליא לחזות את צפיפות האוכלוסין של רשת.
"יש תחושה אינטואיטיבית במדעי המחשב שאלגוריתמים ביולוגיים הם חזקים ודינאמיים במיוחד," קמרון מוסקו, סטודנט לתואר שני ב-MIT בהנדסת חשמל ומדעי המחשב ומחבר שותף של המאמר, מספר ל-Digital Trends. "רצינו להסתכל על אחת מהמערכות האלה - מושבת נמלים, במקרה הזה - ולגלות בדיוק למה הן מסוגלות לפעול בצורה יעילה, למרות היותה כל כך מורכבת וגמישה. זה מה שגרם לנו להתעניין".
למה שמישהו ירצה לעשות את זה? כפי שמסביר מוסקו, העבודה עשויה להיות שימושית בתחומים כמו ניתוח ביג דאטה - כמו הערכת ההרכב של נטייה פוליטית מסוימת בקרב משתמשי מדיה חברתית. "באופן מסורתי, אם פועל פייסבוק רצית להעריך את מספר הרפובליקנים [למשל], היית דוגמת באקראי תת-קבוצה של משתמשים וסופרת את מספר הרפובליקנים", ממשיך מוסקו. "אבל אתה לא יכול לעשות את זה - אין רשימה מאסטר של משתמשים שאתה יכול לדגום מהם. אז מה שאנחנו מראים זה שזה יכול להיות כמעט טוב "ללכת" באופן אקראי בין משתמשים - כלומר להתחיל במשתמש אחד, לעבור לחבר, ואז לחבר של חבר וכו'. - ולדגום בצורה זו."
במאמר, מחקרים אלה המכונים "הליכה אקראית" מוצגים כמהירות כמעט באותה מידה לקביעת צפיפות אוכלוסין כמו שיטת הדגימה המבוססת יותר.
"עבודה זו משרתת שתי מטרות", ממשיך מוסקו. "מצד אחד זה נותן לנו כמה רעיונות מעניינים לגבי נטילת מערכות ביולוגיות ושימוש בהן כדי לייעל רשתות מחשבים, וזה מה שאתה רואה עם מושגים בהשראה ביולוגית כמו רשתות עצביות. במקביל, אנו יכולים להשתמש במדעי המחשב כדי לעזור לביולוגים לפתור חלק מהבעיות שיש להם. אנשים מתחילים לעשות את השני הזה יותר ויותר, וזה באמת שימושי - כי במקום להסתכל על התנהגות, אנחנו מתמקדים באיתור אלגוריתמים. זו דרך אחרת לחשוב על דברים".
שדרג את אורח החיים שלךמגמות דיגיטליות עוזרות לקוראים לעקוב אחר עולם הטכנולוגיה המהיר עם כל החדשות האחרונות, ביקורות מהנות על מוצרים, מאמרי מערכת מעוררי תובנות והצצות מיוחדות במינן.
