Bunun yararlı olabileceği durumlara örnek olarak yeni bir yuva arama verilebilir; bu durumda sadece birkaç düzine yuva aranır. kaşifler yüzlerce veya binlerce koloniden oluşan bir koloni yerine yeterince büyük bir alan bulmaya gönderilir. karıncalar.
Önerilen Videolar
Uzun süredir üzerinde çalışılan bu yetenek bir araştırmanın konusudur. yeni kağıt MIT'nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'ndaki (CSAIL) araştırmacılar tarafından. Bir bilgisayardaki davranışı kopyalayan ve bunun bir ağın nüfus yoğunluğunu tahmin etmenin son derece doğru bir yolu olabileceğini kanıtlayan bir algoritma yarattılar.
"Bilgisayar biliminde biyolojik algoritmaların süper sağlam ve dinamik olduğuna dair sezgisel bir anlayış var."
Cameron MuscoElektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri alanında MIT yüksek lisans öğrencisi ve makalenin ortak yazarı olan MIT, Digital Trends'e anlatıyor. "Bu sistemlerden birine (bu durumda bir karınca kolonisine) bakmak ve bu kadar karmaşık ve dayanıklı olmasına rağmen neden bu kadar verimli çalışabildiklerini tam olarak öğrenmek istedik. İlgimizi çeken de bu oldu."Neden biri bunu yapmak istesin ki? Musco'nun açıkladığı gibi bu çalışma, sosyal medya kullanıcıları arasındaki belirli bir siyasi eğilimin oluşumunu tahmin etmek gibi büyük veri analitiği gibi alanlarda pratik kullanıma sahip olabilir. “Geleneksel olarak eğer açıksa Facebook [örneğin] Cumhuriyetçilerin sayısını tahmin etmek istiyorsanız, rastgele bir kullanıcı alt kümesini örnekleyip Cumhuriyetçilerin sayısını sayarsınız," diye devam ediyor Musco. "Fakat bunu yapamazsınız; örnek alabileceğiniz bir ana kullanıcı listesi yok. Yani, kullanıcılar arasında rastgele 'yürümenin' neredeyse iyi olabileceğini gösteriyoruz - yani bir kullanıcıyla başlayın, bir arkadaşa, ardından bir arkadaşın arkadaşına geçin, vb. — ve bu şekilde örnek alın.”
Makalede, "rastgele yürüyüş" olarak adlandırılan bu keşiflerin, nüfus yoğunluğunu belirlemede neredeyse daha yerleşik örnekleme yöntemi kadar hızlı olduğu gösteriliyor.
Musco şöyle devam ediyor: "Bu çalışma iki amaca hizmet ediyor." "Bir yandan bize biyolojik sistemleri alma ve bunları bilgisayar ağlarını optimize etmek için kullanma konusunda bazı ilginç fikirler veriyor; biyolojik olarak ilham alan kavramlarda da bunu görüyorsunuz. nöral ağlar. Aynı zamanda biyologların karşılaştıkları bazı sorunları çözmelerine yardımcı olmak için bilgisayar bilimini kullanabiliyoruz. İnsanlar bu ikinciyi giderek daha fazla yapmaya başlıyor ve bu gerçekten faydalı; çünkü davranışlara bakmak yerine algoritmaları tespit etmeye odaklanıyoruz. Bu, bazı şeyleri düşünmenin farklı bir yolu."
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
