Piemērs tam, kur tas varētu būt noderīgi, ir jaunas ligzdas meklēšana, tādā gadījumā tikai daži desmiti pētnieki tiek izsūtīti, lai atrastu pietiekami lielu telpu, nevis visu simtiem vai tūkstošu koloniju skudras.
Ieteiktie videoklipi
Šī ilgi pētītā spēja ir priekšmets a jauns papīrs MIT Datorzinātnes un mākslīgā intelekta laboratorijas (CSAIL) pētnieki. Viņi ir izveidojuši algoritmu, kas atkārto datora uzvedību un pierāda, ka tas var būt ļoti precīzs veids, kā prognozēt tīkla iedzīvotāju blīvumu.
"Datorzinātnē ir tāda intuitīva sajūta, ka bioloģiskie algoritmi ir īpaši stabili un dinamiski." Kamerons Masko, MIT absolvents elektrotehnikā un datorzinātnēs un darba līdzautors, stāsta Digital Trends. "Mēs vēlējāmies apskatīt vienu no šīm sistēmām - šajā gadījumā skudru koloniju - un precīzi noskaidrot, kāpēc tās spēj darboties tik efektīvi, neskatoties uz to, ka tās ir tik sarežģītas un izturīgas. Tieši tas mūs ieinteresēja.”
Kāpēc lai kāds to vēlētos darīt? Kā skaidro Musko, darbs varētu būt praktiski noderīgs tādās jomās kā lielo datu analītika, piemēram, vienas noteiktas politiskās noslieces noteikšana sociālo mediju lietotāju vidū. “Tradicionāli, ja ieslēgts Facebook jūs vēlējāties novērtēt republikāņu skaitu [piemēram], jūs nejauši atlasītu lietotāju apakškopu un saskaitītu republikāņu skaitu," turpina Musko. "Bet jūs to nevarat izdarīt — nav galvenā lietotāju saraksta, no kuriem varat izvēlēties. Tātad, tas, ko mēs parādām, ir tas, ka var būt gandrīz tikpat labi nejauši “staigāt” starp lietotājiem, t.i., sākt ar vienu lietotāju, pāriet pie drauga, tad pie drauga drauga utt. — un paraugs šādā veidā.
Rakstā ir parādīts, ka šie tā sauktie “izlases gājiena” pētījumi ir gandrīz tikpat ātri, lai noteiktu iedzīvotāju blīvumu, kā paraugu ņemšanas metode.
"Šis darbs kalpo diviem mērķiem," turpina Musco. "No vienas puses, tas sniedz mums dažas interesantas idejas par bioloģisko sistēmu izmantošanu un to izmantošanu datortīklu optimizēšanai, kas ir tas, ko jūs redzat ar bioloģiski iedvesmotām koncepcijām, piemēram, neironu tīkli. Tajā pašā laikā mēs varam izmantot datorzinātnes, lai palīdzētu biologiem atrisināt dažas viņu problēmas. Cilvēki arvien vairāk sāk darīt šo otro, un tas ir patiešām noderīgi — jo tā vietā, lai aplūkotu uzvedību, mēs koncentrējamies uz algoritmu noteikšanas metodi. Tas ir savādāks veids, kā domāt par lietām. ”
Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi steidzīgajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.
