El hombre y la naturaleza Una copia de la vida Jhon jairo Zabala Bohorquez Estudiante Ingeniería de sistemas II semestre Universidad de Cundinamarca (UDEC) Extensión Facatativá (Cundinamarca)
RESUMEN Este — Este
artículo tiene como objetivo la revisión de algunos conceptos tales como el comportamiento emergente o más comúnmente llamado inteligencia hormiga, como ha sido su desarrollo a través de los años y algunas aplicaciones en las cuales el comportamiento emergente ha ayudado al desarrollo de las sociedades humanas para la obtención de una mejor calidad de vida. Para la construcción de este artículo se llevó a cabo una búsqueda bibliográfica en diferentes artículos científicos actualizados, así como artículos clásicos referentes al tema. Como resultado se obtuvo una explicación de cómo la naturaleza ha evolucionado a través de los años en el desarrollo de técnicas algorítmicas aplicables a los seres humanos en su diario vivir.
I.
I NTRODUCCION
Desde la creación del universo y el primer suspiro de la vida misma tal como la conocemos los seres vivos han sido capaces de adaptarse a los cambios del entorno durante millones de años, desarrollando desarroll ando técnicas que parecen inteligentes, el comportamiento colectivo de muchas especies en la naturaleza pueden ayudar a encontrar algoritmos capaces de resolver problemas muy complejos, un claro ejemplo de este tipo de desarrollo son las colonias de hormigas quienes gracias a un trabajo colaborativo, han llegado a superar grandes barreras (Martin, 2008), la convivencia en sociedad trae consigo algunos fenomenos poco esperados y no predecibles tales como la aparicion de comportamientos emergentes los cuales no son posibles en entornos de aislamiento o individualismo de sus miembros, estos comportamientos en cieta medida dan respuesta a acciones observadas en sociedades reales (Acevedo, (Acevedo, David L., 2002), por tal motivo se hace indispensable el estudio de estos comportamientos ya que la aplicación de como la naturaleza ha logrado solucionar problemas complejos como la organizacion de una sociedad colectiva pueda solucionar problema de las mismas carateristicas carateristicas en sociedades humanas. II.
COMPORTAMIENTO EMERGENTE
Inspirarse en la naturaleza para resolver problemas de computación es algo que ha ganado terreno en los estudios científicos enfocados a la solución de problemas complejos en las sociedades. En la naturaleza existen varias sociedades de
animales con comportamientos colectivos muy inteligentes a pesar de estar compuestos por individuos con capacidades capacidades limitadas. La solución inteligente a problemas surge de forma natural gracias a la auto-organización y comunicación entre los individuos. Biológicamente, las hormigas son simples insectos con una memoria limitada y únicamente capaces de realizar un número limitado de acciones sencillas. Sin embargo, una colonia de hormigas tiene un comportamiento colectivo complejo, proporcionando soluciones inteligentes a problemas como el transporte de grandes objetos, la creación de puentes y la búsqueda de las rutas más cortas desde el nido a la fuente de alimentación (Dorigo, 2004), Una hormiga no tiene conocimiento global sobre las tareas que está realizando. Las acciones de las hormigas están basadas en decisiones locales y son inflexibles. El comportamiento inteligente emerge como una consecuencia de la auto-organización y la comunicación entre hormigas. Esto es lo que se llama comportamiento o inteligencia emergente emergente.. (Martin, 2008), en la naturaleza naturaleza existen muchos ejemplos de comportaminetos emergentes tales como las colonias de bacterias, ba cterias, los enjambres de abejas etc…. El sorprendente comportamiento de las hormigas ha inspirado a los cientificos para crear nuevos enfoques basados en algunas de las habilidades que tienen a la hora de trabajar de forma colaborativa (Gambardella, (Gambardella, 1997). III.
AUTO-ORGANIZACION
El orden y el desorden se necesitan el uno al otro se producen al mismo tiempo, son antagónicos pero al mismo tiempo complementarios, complementarios, en ciertos casos un poco de desorden posibilita un nuevo orden diferente y a veces más eficiente, la variación y el cambio son factores inevitables en todo sistema complejo para crecer y desarrollarse, si el sistema logra con éxito esta transformación sin que intervengan factores factores externos se hace mención a un proceso de auto-organización. La auto organización es la forma como el sistema recupera el equilibrio modificándose y adaptándose al entorno que lo rodea y contiene (morielli, 2002), muchos de estos sistemas no se puede analizar matemáticamente, matemáticamente, sin embargo se les puede explorar a través través de experimentos con sistemas informáticos, informáticos, es decir solo se pueden estudiar mediante la observación directa lo que genera la construcción de potentes sistemas informáticos que simulen los diferentes componentes,
interacciones, observándose la dinámica de los miembros del sistema. IV.
SISTEMAS NATURALES
Uno de los problemas más complejos en todas las sociedades del mundo referentes al tema del transporte es poder establecer la manera más eficiente de hacer el recorrido de una ruta en el menor tiempo posible y el menor gasto posible, encontrar el camino más corto entre dos puntos permitiría resolver una gran variedad de problemas que mejorarían la calidad y utilidad del sistema. Para resolver este problema son muy útiles dos características esenciales en las colonias de las hormigas: el modo en que encuentran la ruta entre el hormiguero y la fuente de alimento que podría ser usada para optimizar los caminos dentro de las ciudades; y la sencillez de cada hormiga lo que facilita implementarla como un elemento capaz de ejecutar un programa sencillo dentro de un sistema más complejo. Las hormigas utilizan un sistema basado en huellas de feromonas que va dejando sobre el camino que siguen, aunque las hormigas se muevan aleatoriamente pronto encontraran el rastro de las feromonas y decidirán seguirlo, cuando es encontrada una fuente de alimento esta vuelve al hormiguero fortaleciendo el rastro de feromonas, otras hormigas en sus proximidades encontraran el rastro y decidirán seguirlo no solo logrando el objetivo de encontrar comida si no atrayendo más miembros de la colonia. Con el pasar del tiempo el recorrido será más transitado y posteriormente la gran mayoría de hormigas transitaran el camino resolviendo el problema (Martin, 2008).
comida e y el hormiguero seran los que perduren debido al transito de las hormigas por el mismo (Martin A. G., 2006), una segunda conclusion es que mediante la interaccion de los individuos con el entorno y sin ningun tipo de control centralizado realizan la distribucion de tareas entre los individuos de la colonia. En estas colonias de insectos las tareas funcionan de forma distribuida, en el sentido de que funcionan sin ningun tipo de organización jerarquica, otra caracteristica importante es el hecho de que los individuos no tiene que interactuar de forma directa sino indirectamente mediante señales que van dejando en el entorno (feromonas) esto podria ser una buena alternativa alos sitemas de negociacion ya que consumen menos recursos en el proceso de coordinacion. Por ultimo indicar que son sistemas no planificados, los sistemas tradicionales de planificacion generalmente tratan de realizar un plan ha futuro que optimice las operaciones (semanas, meses etc….) en los sistemas naturales no proyectan sino que ajustan sus procesos u operaciones a los cambios del entorno, en los sistemas tradicionales estos cambios del entorno pueden dejar inutilizados los planes que se han proyectado, en el caso de los sitemas naturales la dinamica de su comportamiento se mantiene por la dinamica de su entorno y no por un plan externo. El potencial de estos sistemas naturales en distintos campos de investigacion y estas aplicaciones han logrado un elevado grado de desarrollo. Un ejemplo es la aplicación a la resolucion del problema del viajante(Dorigo M, 1997) mencionado al principio de este capitulo. ¿ Pero que es lo que resulta atractivo e interesante de estos sistemas? Que son capaces de lograr sistemas en los utilizando agentes simples que se rigen mediante reglas, aparece un comportamiento complejo en el sistema. V.
IMPLEMENTACIONES
Aunque quizá la aplicación más conocida de este tipo de sistemas es la desarrollada en problemas estáticos como la resolución del problema del viajante, también está siendo aplicada en sistemas dinámicos como es el caso del control de producción. A partir de aquí revisaremos algunos sistemas de control de producción basados en los mecanismos de coordinación que utilizan las hormigas para encontrar la ruta más óptima entre la fuente de alimento y el hormiguero. A. Mascada
De lo anterior podemos extraer varias conclusiones, la primera es que los caminos falsos hacia la comida o el hormiguero poco a poco iran desapareciendo gracias a las propiedades de evaporacion de las feromonas mientras que los caminos que si lleguen a establecer una comunicación entre la
El objetivo central de mascada es la gestión de las perturbaciones y los cambios que se producen en la actividad diaria del taller de producción de forma que el control se adapte a estas situaciones sin tener que realizar mecanismos para cada una de las perturbaciones (Peters, 2001). Mascada trata de integrar el mecanismo de coordinacion mediante feromonas en el control de producción , en este caso el papel de la colonia de hormigas lo desempeñan unos agentes que conforman una sociedad artificial. Esta sociedad de agentes tiene que cumplir las tareas propias de control de la producción. Se necesitan
crear unos mecanismos de coordinacion para lograr un comportamiento global coherente a partir e cada una de las actividades que realiza cada uno de los agentes. Par modelar el sistema de control acorde a los principios de las sociedades de hormigas haremos el siguiente comparativo:
información), una vez el sistema recuperado de la interrupción los agentes reducen su parámetro volviendo a su estado inicial.
VI. a) El papel de cada hormiga individual que se encarga de la toma de decision e interpretacion de la informacion (recepcion de las señales) y de la dispercion de la informacion (rastro de feromona), este papel lo toman los agentes orden (agentes que representan ordenes de fabricacion) y agentes recurso (agentes que representan los recursos de fabricacion). b) La feromona que representa el portador de cualquier tipo de informacion relacionada con el proceso de produccion c) El concepto de entorno en el que operan las hormigas lo podemos asignar al modelo esencialmente como una red de agentes recurso conectados entre si de acuerdo a las rutas fisicas de transporte en la planta de produción, los nodos en esta estructura representarian los depositos de recursos (depositos de feromonas) y los vinculos representarian los caminos en donde se dispersaria la feromona. En este modelo tanto los agentes orden como los agentes recurso toman decisiones puesto que ambos buscan terminar el producto bajo determinados requisitos, en le proceso de toma de decisiones los agentes toman información de su entorno local, estos a su vez generan información que pueden a su vez estimular el comportamiento de los otros agentes influyendo en su toma de decisiones. B. Adacor Es un sistema de control el cual se mueve entre dos estados uno descentralizado y otro centralizado. El objetivo principal de Adacor es conseguir una estructura que sea tan descentralizada como sea posible y tan centralizada como sea necesario de modo que el sistema pueda pasar por distintos grados intermedios según las necesidades de cada momento (Leitao, 2005), Para hacerlo también se usa un sistema de coordinación basado en las colonias de hormigas. En este sistema las feromonas sirven para propagar la información y provocar un cambio de estado en los agentes que la reciben, son las que permiten el cambio reactivo de una estructura planificada a otra reactiva según se necesite. Así cuando ocurre una determinada interrupción en el proceso de producción el agente que lo detecta aumenta el valor de un parámetro propio y propaga la necesidad de reorganizarse a los otros agentes depositando la feromona o información a propagar, al percibir la información o feromona los demás agentes estos también aumentan el valor de su parámetro reorganizándose en una estructura que les permitirá adquirir un comportamiento totalmente reactivo por parte de los agentes. En este tiempo de interrupción los agentes permanecen en un estado transitorio (periodo de restablecimiento), una vez pasado el tiempo el agente detecta la presencia o no de la feromona (interrupción, información) una vez se ha comprobado la no presencia de la feromona (interrupción,
HACIA EL FUTURO
Las sociedades artificiales que se ha desarrollado hasta el momento basándose en sociedades reales en nuestro caso las colonias de hormigas, aun carecen de ciertas características que poseen las sociedades reales biológicas, por lo tanto se hace la necesidad de ahondar mucho más en el tema a fin de modelar mucho más detalladamente las sociedades biológicas. Muchos autores han desarrollado experimentos en donde han tratado de propiciar entornos que generen el comportamiento emergente, pero hasta el momento esto es solo un supuesto de que aparentemente han funcionado correctamente, aun se tiene la necesidad de conocer con certeza los factores que generan este comportamiento con la finalidad de controlarlo no específicamente en lo que hace el comportamiento si no poder decidir en qué momento se quiere que este se presente o no. VII.
CONCLUSIONES
Como se ha observado en lo anteriormente expuesto la forma como la naturaleza muy sabiamente ha logrado corregir todas aquellas necesidades que se van presentando a través del tiempo, nos enseña que todavía debemos estudiar muy minuciosamente cada aspecto de este tipo de comportamientos, así quizá en un futuro podamos replicar exactamente a la naturaleza en nuestras sociedades artificiales para mejorar nuestra calidad de vida manteniendo un desarrollo favorable al medio ambiente. VIII. BIBLIOGRAFIA Acevedo, David L. (2002). Aprendizaje y comportamiento social. Bogota. Dorigo M, &. g. (1997). Ant colonies for the travelling. Dorigo, M. y. (2004). Ant Colony Optimization. Cambridge: MIT Press. Gambardella, D. y. (1997). Ant colony system. Jennings, N. (2000). Artificial Intelligence. Leitao, P. &. (2005). A collaborative produttion automation. Martin, A. G. (2006). Algoritmos Inspirados. Almeria España. Martin, S. C. (2008). La sabiduria de la naturaleza. Ciencia cognitiva, 3. Morielli, s. (2002). sistemas complejos, caos y vida artificial. Peters, V. B. (2001). Artificial Intelligence in Engineering. .
