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Os algoritmos bioinspirados são uma técnica da área da computação bioinspirada, que consiste na busca e na aplicação de soluções baseadas na natureza para resolver problemas que a computação tradicional não é capaz de resolver.
A computação bioinspirada é um método de pesquisa voltado para a solução de problemas por meio de modelos computacionais baseados nos princípios da biologia e do mundo natural. Geralmente vista como uma abordagem filosófica, a computação bioinspirada é usada em vários campos de estudo relacionados dentro da computação, ao invés de um campo de estudo em si.
Ela é uma extensão do campo da biomimética, que se baseia no uso da natureza como natureza e fonte de inspiração em diversas áreas: biologia, química, medicina, arquitetura, agricultura, tecnologia e outras.
Os cientistas há muito olham para a natureza e a biologia para compreender e modelar soluções para problemas complexos do mundo real. A verdadeira beleza dos algoritmos inspirados na natureza reside no fato de que recebe sua única inspiração da natureza.
A natureza é um exemplo de otimização ideal, porque cada uma das características ou fenômenos da natureza sempre encontra a estratégia ideal para resolver problemas, a partir da interação complexa entre organismos vivos, que variam de microrganismos a seres humanos, para equilibrar o ecossistema, manter a diversidade e a estimular a adaptação.
A computação bioinspirada surge como uma nova era na computação abrangendo uma ampla gama de aplicações, cobrindo quase todas as áreas, incluindo redes de computadores, segurança, robótica, biomédica engenharia, sistemas de controle, processamento paralelo, dados de mineração, sistemas de energia, engenharia de produção e muitos outros.
Os algoritmos bioinspirados podem ser amplamente divididos em quatro grupos: algoritmos genéticos, algoritmos bioinspirados baseados em inteligência de enxame, algoritmos bioinspirados baseados na ecologia e algoritmos bioinspirados multiobjetivos.
O comportamento de alguns insetos ou grupos de animais na natureza como colônias de bandos de formigas de pássaros, enxames de abelhas e cardumes de peixes tem atraído a atenção de pesquisadores da informática para resolver diversos problemas de ciência e engenharia.
A inteligência de enxame é um subcampo da inteligência artificial que se preocupa com o comportamento inteligente de enxames biológicos pela interação de indivíduos em tais ambientes para resolver problemas do mundo real, simulando tais comportamentos biológicos.
Em particular, grupos de colônias de animais e insetos fornecem um ambiente rico para desenvolver algoritmos bioinspirados de otimização. A inteligência de enxame é definida como o projeto de algoritmos inteligentes que são simulados pelo comportamento de diferentes sociedades animais.
Além disso, possui várias características como adaptação, escalabilidade, velocidade, autonomia, paralelismo e tolerância a falhas. Existem algumas características importantes da inteligência de enxame, como auto-organização e divisão de trabalho. Como comportamento biológico de animais e pássaros, cada um no grupo é responsável por uma tarefa específica individualmente e, às vezes, eles trabalham juntos para realizar uma determinada tarefa.
A computação bioinspirada coloca menos foco em algoritmos otimizados de alta velocidade e mais foco em tratabilidade e confiabilidade. Nos casos em que um problema não tem solução evidente, uma mudança de perspectiva pode criar uma nova chance de soluções.
Uma pergunta útil a se fazer pode ser: “Esse problema tem algum paralelo na natureza?”. Se a resposta for “sim”, então esse paralelo pode ser estudado para encontrar paralelos em soluções. A humanidade descobriu que essa filosofia é útil para resolver vários problemas.
A computação bioinspirada representa o guarda-chuva de diferentes estudos de ciência da computação, matemática e biologia nos últimos anos. Os algoritmos de otimização de computação bioinspirados são uma abordagem emergente que se baseia nos princípios e na inspiração da evolução biológica da natureza para desenvolver novas e robustas técnicas concorrentes.
Nos últimos anos, os algoritmos de otimização bioinspirados são reconhecidos no aprendizado de máquina para abordar as soluções ideais de problemas complexos em ciência e engenharia. No entanto, esses problemas são geralmente não lineares e restritos a múltiplas restrições não lineares que propõem muitos problemas, como requisitos de tempo e alta dimensionalidade, para encontrar a solução ideal.
Para enfrentar os problemas dos algoritmos de otimização tradicionais, as tendências mais recentes tendem a aplicar algoritmos de otimização bioinspirados que representam uma abordagem promissora para resolver problemas de otimização complexos.
Exemplos de computação bioinspirada podem frequentemente ser encontrados na inteligência artificial, especialmente no aprendizado de máquina, em que os processos de aprendizado de organismos biológicos podem ser emulados. As aplicações da computação bioinspirada incluem:
Técnicas baseadas em algoritmos bioinspirados estão ganhando importância no atual domínio de pesquisa em engenharia, particularmente para resolver problemas complexos de otimização. Espera-se que, nos próximos anos, os algoritmos de otimização inteligente sejam mais eficazes na solução de diversos problemas nas áreas de engenharia, ciência, medicina e tecnologia.
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