Inteligencia de enjambre para niños

La inteligencia de enjambre es una parte de la inteligencia artificial que estudia cómo se comportan los grupos de seres o sistemas que no tienen un líder central. Imagina un grupo de hormigas o un banco de peces: cada uno hace cosas sencillas, pero juntos logran tareas complejas.

Esta idea se inspira en la naturaleza, como las colonias de hormigas, los grupos de aves volando o los rebaños de animales. En estos sistemas, muchos individuos simples interactúan entre sí y con su entorno. Aunque nadie les dice qué hacer, sus interacciones locales llevan a un comportamiento global muy organizado y complejo.

El concepto de inteligencia de enjambre fue presentado por Gerardo Beni y Wang Jing en 1989, pensando en robots que se mueven. Cuando estos principios se aplican a robots, se llama robótica de enjambres. El término "inteligencia de enjambre" se refiere a todos los métodos y algoritmos que usan esta idea.

¿Cómo funcionan los algoritmos de enjambre?

Optimización de colonia de hormigas

La optimización basada en colonias de hormigas (OCH) es un tipo de algoritmo que se inspira en cómo las hormigas buscan comida. Las hormigas reales usan unas sustancias químicas llamadas feromonas para dejar un rastro y guiar a otras hormigas hacia los recursos.

En una simulación, las "hormigas" artificiales se mueven por un espacio de posibles soluciones a un problema. Dejan un rastro virtual que indica la calidad de sus soluciones. Así, en cada intento, más "hormigas" pueden encontrar caminos mejores, como si las hormigas reales encontraran el camino más corto a la comida.

Optimización de enjambre de partículas

La optimización de enjambre de partículas (PSO) es un algoritmo que busca la mejor solución a un problema. Imagina que tienes muchas "partículas" (que son posibles soluciones) moviéndose en un espacio. Cada partícula tiene una velocidad y se comunica con las demás.

Las partículas se mueven por el espacio de soluciones y se evalúan según lo buenas que son. Con el tiempo, las partículas se mueven hacia las que tienen mejores resultados en su grupo. Una ventaja de este método es que, al haber muchas partículas, es muy bueno para encontrar la mejor solución global, incluso si hay muchas soluciones "buenas" pero no las mejores (mínimos locales).

Optimización de múltiples enjambres

Esta es una variación de la optimización de enjambre de partículas. En lugar de un solo grupo grande de partículas, se usan varios grupos pequeños, llamados "sub-enjambres". Cada sub-enjambre se enfoca en una parte específica del problema. Esto es útil cuando hay varias soluciones óptimas en diferentes lugares.

Algoritmo de colonia de abejas

El algoritmo de colonia de abejas (ABC) imita cómo las abejas buscan alimento. Tiene tres fases:

• Abejas empleadas: Buscan alimento en las cercanías de las fuentes que ya conocen.
• Abejas espectadoras: Observan a las abejas empleadas y eligen las mejores fuentes para ir a buscar.
• Abejas exploradoras: Si una fuente de alimento se agota, estas abejas buscan nuevas fuentes en otras áreas.

Este algoritmo es bueno para buscar soluciones y también para encontrar nuevas posibilidades.

Algoritmo de murciélago

El algoritmo de murciélago (AM) se inspira en cómo los micromurciélagos usan la ecolocalización para encontrar su camino y cazar. Los murciélagos emiten sonidos y escuchan el eco para saber dónde están los objetos. Este algoritmo usa un equilibrio entre la exploración (buscar nuevas áreas) y la explotación (mejorar las soluciones encontradas) controlando la intensidad y la frecuencia de los "pulsos" que emite.

Búsqueda de sistema cargado

La búsqueda de sistema cargado (BSC) es un algoritmo de optimización basado en principios de la física, como las leyes de la electricidad y el movimiento. En este algoritmo, cada posible solución es como una "partícula cargada". Estas partículas se atraen o repelen entre sí según lo buenas que sean sus soluciones y la distancia entre ellas. Las mejores soluciones tienen más "masa" y atraen a las demás, haciendo que el sistema se mueva hacia la solución óptima.

Búsqueda Cuckoo

La Búsqueda Cuckoo (CS) imita el comportamiento de algunas especies de aves cucú que ponen sus huevos en nidos de otras aves. Este algoritmo mejora la búsqueda con "vuelos de Lévy", que son movimientos con saltos aleatorios que ayudan a explorar el espacio de soluciones de manera más eficiente. Se ha demostrado que este algoritmo puede ser muy efectivo para encontrar soluciones.

Algoritmo firefly

El algoritmo firefly (FA) se inspira en el comportamiento de las luciérnagas. La intensidad de la luz de una luciérnaga se relaciona con lo atractiva que es. Las luciérnagas más brillantes atraen a otras. Este algoritmo es bueno para problemas donde hay varias soluciones óptimas, ya que las "luciérnagas" pueden agruparse alrededor de diferentes soluciones. Se ha usado en áreas como la minería de datos y el procesamiento de imágenes.

Algoritmo de búsqueda gravitacional

El algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA) se basa en la ley de la gravedad. Imagina que las posibles soluciones son como "masas" en el espacio. Las masas más grandes (que representan mejores soluciones) atraen a las más pequeñas. Así, todas las "masas" se mueven hacia las soluciones más pesadas, que son las mejores. La posición de una "masa" es una solución, y su "masa" se determina por lo buena que es esa solución.

Caída inteligente de gotas de agua

La caída inteligente de gotas de agua (IWD) se inspira en cómo los ríos encuentran los caminos más eficientes hacia su destino. En este algoritmo, "gotas de agua" artificiales trabajan juntas para cambiar su entorno. La ruta óptima se revela como la que tiene el "nivel de suelo" más bajo. Es un algoritmo que construye soluciones paso a paso, basado en la cooperación de las "gotas".

Algoritmo de optimización magnética

El algoritmo de Optimización magnética (MOA) se inspira en cómo interactúan las partículas magnéticas. Las posibles soluciones son como partículas con diferentes "masas" y "campos magnéticos". Las mejores soluciones tienen más masa y campos magnéticos más fuertes, atrayendo a las partículas con soluciones menos buenas. Así, las partículas se mueven hacia las áreas donde están las mejores soluciones.

Búsqueda de difusión estocástica

La Búsqueda difusión estocástica (SDS) es una técnica de búsqueda y optimización que usa "agentes" (como pequeños buscadores) para resolver problemas. Cada agente tiene una idea de una posible solución y la prueba evaluando una parte del problema. Los agentes se comunican entre sí para compartir sus ideas. Con el tiempo, la población de agentes se estabiliza alrededor de la mejor solución global.

Aplicaciones de la inteligencia de enjambre

Las técnicas basadas en la inteligencia de enjambres se usan en muchas áreas:

• El ejército de EE. UU. investiga cómo controlar vehículos no tripulados usando estas técnicas.
• La Agencia Espacial Europea considera usar enjambres de satélites para tareas en el espacio.
• La NASA investiga el uso de esta tecnología para hacer mapas de planetas.
• Se ha explorado la posibilidad de usar nanorrobots controlados por inteligencia de enjambre para ayudar en tratamientos médicos.
• También se aplica en la minería de datos, que es el proceso de encontrar patrones en grandes cantidades de información.

Simulación de multitudes

Artistas y programadores usan estos sistemas para crear simulaciones realistas de cómo se comportan las multitudes, por ejemplo, en películas o videojuegos.

Enrutamiento basado en hormigas

La inteligencia de enjambres también se ha investigado para mejorar las redes de telecomunicaciones. Pequeños "paquetes de control" (como hormigas) viajan por la red, dejando un rastro que indica las rutas más rápidas. Esto ayuda a que los datos encuentren el mejor camino.

Las aerolíneas también usan un sistema similar para asignar las llegadas de aviones a las puertas del aeropuerto. Cada piloto actúa como una "hormiga" que busca la mejor puerta. El sistema aprende de la experiencia de los pilotos para encontrar la mejor solución para toda la aerolínea, ayudando a que los aviones lleguen y salgan rápidamente.

En la cultura popular

Conceptos relacionados con la inteligencia de enjambres aparecen en la cultura popular, a menudo como una forma de inteligencia colectiva o mente grupal con muchos más agentes de los que se usan en la vida real.

• El escritor de ciencia ficción Olaf Stapledon habló de inteligencias de enjambre en sus libros El último y primer hombre (1931) y Star Maker (1937).
• En la novela El Invencible (1964) de Stanislaw Lem, una nave espacial humana encuentra un comportamiento inteligente en una multitud de pequeñas partículas.
• En la novela La Historia Interminable (1979) de Michael Ende, hay un ser llamado Ygramul, que es un enjambre de insectos.
• En el libro Gödel, Escher, Bach: Un Eterno y Grácil Bucle (1979) de Douglas Hofstadter, uno de los personajes conversa con la mente grupal de un hormiguero.

Investigadores notables

• Gerardo Beni
• Marco Dorigo
• Russell C. Eberhart
• Luca Maria Gambardella
• James Kennedy
• Craig Reynolds

Véase también

En inglés: Swarm intelligence Facts for Kids

• Autómata celular
• Estigmergia
• Evolución diferencial
• Comportamiento colectivo de los animales
• Simulación de multitudes
• Optimización de enjambre de partículas