Barcelona (EFE).- Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en Barcelona, se ha inspirado en el comportamiento de las hormigas faraón para mejorar un algoritmo de inteligencia artificial, con aplicaciones en la búsqueda de fármacos y la gestión logística.
Los científicos del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA) del CSIC han partido de la técnica ACO (Ant Colony Optimization), que se basa en la forma en que las hormigas encuentran caminos cortos con el rastro de feromonas que liberan.
Ahora, la han mejorado inspirándose en las hormigas faraón, que se diferencian de las otras porque poseen un comportamiento para aprender de ejemplos negativos.
“El aprendizaje negativo complementa el positivo, que sigue siendo el más importante. Pero en nuestro artículo mostramos que los dos juntos resultan en un algoritmo superior”, ha explicado el científico del IIIA-CSIC que ha dirigido el trabajo, Christian Blum.
“Nuestros algoritmos son iterativos -explica Blum-, se ejecutan las mismas instrucciones repetidamente una y otra vez” y “en cada iteración es como si hubiera un cierto número de hormigas que, cada una, genera una posible solución válida al problema que se quiere resolver”, ha añadido.
Si en la naturaleza las hormigas se guían, de forma probabilista, por las feromonas que hallan en cada trozo de camino, en los algoritmos esas feromonas equivaldrían a valores numéricos que están en los componentes de las posibles soluciones.
Al igual que las feromonas, esos valores se refuerzan positiva o negativamente en función de si aparecen o no en las soluciones buenas.
Este tipo de algoritmo se puede aplicar a numerosos problemas de optimización: situaciones en las que hay muchas posibles soluciones y se trata de encontrar la mejor o, por lo menos, una que sea “lo suficientemente buena”, detalla el investigador, como en el caso de la combinación de moléculas para la búsqueda de nuevos fármacos o la logística.
Publicado en el congreso ANTS 2020, uno de los principales del área, que se celebró en Barcelona a finales de octubre pasado, el trabajo fue premiado como mejor artículo por su gran potencial de
