Es la primera vez que, para la resolver estas dificultades, se emplea un algoritmo evolutivo, llamado así porque su funcionamiento está basado en la teoría de la evolución.
Para afrontar el diseño de los denominados sistemas complejos de software y minimizar los errores que en estos puedan surgir, se requieren respuestas precisas y rápidas. Es fácil de imaginar la desesperación que podría cundir en unos grandes almacenes si hay un fallo desconocido en el sistema de venta o en un hospital si se bloquea la aplicación de citas.
"Hoy en día, las grandes organizaciones que emplean este tipo de software complejo contrata a los mejores ingenieros de software para dar con la solución", ha explicado José Raúl Romero, del Departamento de Informática y Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba.
La alternativa a acudir a la experiencia del experto, "que por naturaleza es subjetivo y puede errar", es explorar todas las opciones para dar con la solución idónea. Sin embargo, para realizar este tipo de análisis tan profundo se necesita tiempo, y, en muchas ocasiones, no se dispone de él, ha señalado el científico.
Así, la propuesta de este equipo, el uso de inteligencia artificial, aporta un abanico de buenas soluciones de una manera más rápida, "lo que lo convierte en la alternativa más eficiente", ha subrayado Aurora Ramírez, otra de las autoras del trabajo.
Según han indicado los expertos, el algoritmo está inspirado en cómo la vida se abre camino en la naturaleza: la evolución biológica. Los algoritmos evolutivos generan soluciones al azar, como surgen las variaciones en las nuevas generaciones de individuos en organismos vivos y se produce la evolución de las especies.
Para este algoritmo, primero de selecciona una serie de soluciones para el problema dado. Entre estas soluciones candidatas tiene lugar un proceso similar al de la reproducción en la vida, cruzando a los padres para que produzcan hijos con diferentes características de sus progenitores. También pueden mutar directamente las soluciones para potenciar las características deseadas. "Como en la naturaleza, sobreviven los más adaptables y mejores, por lo que podemos hallar el resultado buscado", ha destacado el investigador principal Sebastián Ventura.
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