Algoritmos genéticos: As invenções que evoluem

Com informações da New Scientist - 26/05/2011

O Dr. Hod Lipson é conhecido por suas pesquisas com robôs cientistas.
[Imagem: Lipson Lab]

Algoritmos genéticos

Um algoritmo é uma sequência bem definida de passos para resolver um problema.

O melhor exemplo de uso dos algoritmos é na construção de programas de computador, que seguem passos precisos para resolver problemas de forma muito rápida.

O inconveniente é que, para construir o algoritmo e o programa, o humano por detrás do teclado deve saber muito bem como resolver o problema.

Mas não precisa ser sempre assim. Há uma solução, por assim dizer, mais produtiva: o uso de algoritmos genéticos.

Em vez de tomarem decisões lógicas simples e previsíveis, como os algoritmos normais, um algoritmo genético é construído de forma a gerar mutações, criando novas gerações de passos, cada uma eventualmente mais próxima da solução do problema.

Nova era na história da invenção

Os cientistas acreditam que os algoritmos genéticos estão nos colocando no limiar de uma nova era na história da invenção, das inovações e da pesquisa científica.

Isto porque os programas de computador passam a poder "evoluir" automaticamente, criando projetos que, muitas vezes, nenhum ser humano poderia idealizar.

Essa nova forma de inventar já está transformando áreas tão diversas como a locomoção de robôs, a criação de novos componentes eletroeletrônicos e até o projeto de motores diesel menos poluentes.

Os algoritmos genéticos imitam a seleção natural, descrevendo um projeto como se ele fosse um genoma construído de segmentos.

Cada segmento descreve um parâmetro da invenção, da forma do objeto, por exemplo, até aspectos muito mais detalhados, como a resistência elétrica ou as afinidades químicas do material.

Alterando aleatoriamente alguns segmentos - criando versões mutantes deles - o algoritmo melhora o projeto.

Os melhores resultados obtidos em cada rodada - em cada geração - são então reunidos, e tudo recomeça rumo a uma nova geração, para melhorar ainda mais as coisas.

O Dr. John Koza usou algoritmos genéticos para projetar antenas de alto desempenho, que dificilmente um ser humano idealizaria.
[Imagem: Jason Lohn/NASA Ames]

Inovações que evoluem

Até recentemente, um computador de mesa médio não tinha o poder de processamento para triturar os dados através de milhões de gerações e descartar os mutantes indesejáveis.

Isso agora mudou, permitindo que os algoritmos genéticos passem a ter um efeito mais prático, mais imediato, mas também mais profundo, na pesquisa e no desenvolvimento.

É o que defende John Koza, da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, um dos pioneiros no uso dos algoritmos genéticos no desenvolvimento de projetos de engenharia.

Ele desenhou uma nova "raça" de antenas de rádio super eficientes dessa maneira.

O que é realmente interessante, segundo o pesquisador, é que nem sempre é claro por que a invenção evoluída funciona: nenhum ser humano poderia, de forma razoável, criar tais antenas, com suas formas estranhas.

E, para quem quer reaproveitar o conhecimento já existente, o programa pode ser posto para gerar uma nova concepção a partir de inventos humanos, como os registrados em patentes.

Invenção evolutiva

A invenção evolutiva parece estar pegando em todas as áreas do conhecimento. As empresas de medicamentos estão se tornando suas grandes usuárias, por exemplo, evoluindo novos mecanismos moleculares que atingem determinados receptores, em que nenhum ser humano teria pensado.

"A maioria das invenções evoluídas não é necessariamente dramática - mas elas estão produzindo um fluxo constante de melhorias," afirma Hod Lipson, um roboticista da Universidade Carnegie Mellon. "O importante é que elas estão tendo um efeito cumulativo profundo na aceleração da inovação".

Mas não espere ouvir falar muito sobre os algoritmos genéticos e seus efeitos sobre as futuras inovações.

Segundo Lipson, a maioria dos pesquisadores vai preferir ficar com o crédito sobre suas invenções maravilhosas, deixando implícito que elas evoluíram em seus próprios cérebros.

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