Computação evolutiva

A computação evolutiva é um ramo da inteligência artificial que se concentra em algoritmos evolutivos e técnicas relacionadas. É um método de solução de problemas em que os algoritmos que imitam a seleção natural e a genética são aplicados a um problema. Os algoritmos geram muitas soluções possíveis e, em seguida, selecionam as melhores, com base em critérios específicos do algoritmo. Ao aproveitar os sucessos de soluções anteriores, a computação evolutiva pode acelerar o processo de encontrar uma solução.

A computação evolutiva funciona imitando a seleção natural. Um conjunto de possíveis soluções é avaliado para determinar qual é a mais provável para resolver o problema em questão. O algoritmo, então, honra ou penaliza as soluções para informar qual do conjunto de soluções será usado na próxima iteração. Esse processo é repetido até que as soluções convirjam para a solução ideal.

Um exemplo de computação evolutiva é a otimização de rotas de voo pelas companhias aéreas. Os despachantes das companhias aéreas criam milhares de possíveis rotas de voo e, em seguida, usam a computação evolutiva para selecionar a rota que evita a turbulência e minimiza o uso de combustível e o custo.

A computação evolutiva encontrou aplicações em muitas áreas. Entre elas estão identificação biométrica, processamento de imagens, diagnósticos médicos, finanças, sistemas incorporados, computação gráfica, robótica e engenharia de software. Além disso, ela pode ser usada na análise de grandes conjuntos de dados, para reconhecimento de padrões e para tarefas de aprendizado de máquina on-line, como aprendizado por reforço e aprendizado profundo.

As técnicas mais comuns usadas na computação evolutiva são os algoritmos genéticos, a programação evolutiva e as estratégias de evolução. Cada técnica tem sua própria definição e características distintas, e são usadas de maneiras diferentes, dependendo do problema que precisa ser resolvido.

A computação evolutiva é um campo em rápido desenvolvimento, que combina abordagens clássicas de IA com técnicas modernas de engenharia de software e análise de dados. Ela revolucionou a maneira como a Inteligência Artificial é usada para resolver problemas, e espera-se que seu uso se expanda nos próximos anos.