Vida ArtificialVida Artificial

bio-informática 5º(I.I.)bio-informática 5º(I.I.)

Ernesto García GilErnesto García Gil

Vida artificialVida artificial La La vida artificialvida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que

exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de modelos de simulación simulación

Los investigadores de vida artificiales se han dividido a menudo en dos Los investigadores de vida artificiales se han dividido a menudo en dos grupos principales (aunque otros clasificaciones son posibles): grupos principales (aunque otros clasificaciones son posibles): La posición de vida artificial dura/fuerte manifiesta que "la vida es un proceso La posición de vida artificial dura/fuerte manifiesta que "la vida es un proceso

que se puede conseguir fuera de cualquier medio particular". (John Von que se puede conseguir fuera de cualquier medio particular". (John Von Neumann). Notablemente, Tom Ray declaraba que su programa Tierra no Neumann). Notablemente, Tom Ray declaraba que su programa Tierra no estaba simulando vida en un ordenador, sino la estaba sintetizando. estaba simulando vida en un ordenador, sino la estaba sintetizando.

La posición de vida artificial débil niega la posibilidad de generar un "proceso de La posición de vida artificial débil niega la posibilidad de generar un "proceso de vida" fuera de una solución química basada en el carbono. Sus investigadores vida" fuera de una solución química basada en el carbono. Sus investigadores intentan en cambio imitar procesos de vida por entender aspectos de fenómenos intentan en cambio imitar procesos de vida por entender aspectos de fenómenos sencillos. La manera habitual es a través de un modelo basado en agentes, que sencillos. La manera habitual es a través de un modelo basado en agentes, que normalmente da una solución posible mínima. normalmente da una solución posible mínima.

El campo se caracteriza por el uso extenso de programas informáticos y El campo se caracteriza por el uso extenso de programas informáticos y emulaciones que incluyen cálculo evolutivo (algoritmos evolutivos, algoritmosemulaciones que incluyen cálculo evolutivo (algoritmos evolutivos, algoritmos genéticos programación genética, genéticos programación genética, inteligencia de enjambre, optimización de inteligencia de enjambre, optimización de

colonias de hormigascolonias de hormigas), ),

Antes de los computadoresAntes de los computadores A finales de los años 40, Von Neumann hizo una conferencia A finales de los años 40, Von Neumann hizo una conferencia

titulada “La Teoría General y Lógica de Autómatas". Definía un titulada “La Teoría General y Lógica de Autómatas". Definía un "autómata" como cualquier máquina cuyo comportamiento provenía "autómata" como cualquier máquina cuyo comportamiento provenía de la lógica, paso a paso, combinando información desde el de la lógica, paso a paso, combinando información desde el ambiente y su propia programación, y decía que al final se ambiente y su propia programación, y decía que al final se encontrarían organismos naturales que siguieran reglas simples encontrarían organismos naturales que siguieran reglas simples similares. También habló sobre la idea de máquinas que se auto similares. También habló sobre la idea de máquinas que se auto duplican duplican

El profesor de Cambridge John Horton Conway inventó el autómata El profesor de Cambridge John Horton Conway inventó el autómata celular más famoso de los años 60. Lo denominó el celular más famoso de los años 60. Lo denominó el Juego de la Juego de la VidaVida, y consiguió publicidad a través de la columna de Martin , y consiguió publicidad a través de la columna de Martin Gardner en la revista Scientific American. Gardner en la revista Scientific American.

El juego de la vidaEl juego de la vida El juego de la vida es en realidad un El juego de la vida es en realidad un juego de cero jugadoresjuego de cero jugadores

El "El "tablero de juegotablero de juego" es una malla formada por cuadrados ("células") que se " es una malla formada por cuadrados ("células") que se extiende por el infinito en todas las direcciones. Cada célula tiene 8 células extiende por el infinito en todas las direcciones. Cada célula tiene 8 células vecinas, que son las que están próximas a ella, incluso en las diagonales. vecinas, que son las que están próximas a ella, incluso en las diagonales. Las células tienen dos estados: están "vivas" o "muertas" (o "encendidas" y Las células tienen dos estados: están "vivas" o "muertas" (o "encendidas" y "apagadas"). El estado de la malla evoluciona a lo largo de unidades de "apagadas"). El estado de la malla evoluciona a lo largo de unidades de tiempo discretas (se podría decir que por tiempo discretas (se podría decir que por turnosturnos). El estado de todas las ). El estado de todas las células se tiene en cuenta para calcular el estado de las mismas al turno células se tiene en cuenta para calcular el estado de las mismas al turno siguiente. Todas las células se actualizan simultáneamente. siguiente. Todas las células se actualizan simultáneamente.

Una celda muerta con exactamente 3 celdas vecinas vivas "nace" (al turno Una celda muerta con exactamente 3 celdas vecinas vivas "nace" (al turno siguiente estará viva). siguiente estará viva).

Una celda viva con 2 o 3 celdas vecinas vivas sigue viva, en otro caso Una celda viva con 2 o 3 celdas vecinas vivas sigue viva, en otro caso muere o permanece muerta ( por "soledad" o "superpoblación") muere o permanece muerta ( por "soledad" o "superpoblación")

httphttp://://www.granvino.comwww.granvino.com//jamjam//stuffstuff/juegos//juegos/gamoliyasgamoliyas//spanishspanish//index.htmindex.htm

1970s-1980s1970s-1980s

Christopher Langton fue un investigador poco convencional, con Christopher Langton fue un investigador poco convencional, con una carrera académica sin distinciones que lo llevó a conseguir un una carrera académica sin distinciones que lo llevó a conseguir un trabajo programando mainframes para un hospital. Lo cautivó el trabajo programando mainframes para un hospital. Lo cautivó el Juego de la Vida de Conway, y empezó a perseguir la idea que una Juego de la Vida de Conway, y empezó a perseguir la idea que una computadora puede emular criaturas vivas. Tras años de estudio , computadora puede emular criaturas vivas. Tras años de estudio , empezó a intentar actualizar el autómata celular de Von Neumann y empezó a intentar actualizar el autómata celular de Von Neumann y el trabajo de Edgar F. Codd, que simplificó el de veintinueve el trabajo de Edgar F. Codd, que simplificó el de veintinueve estados de Von Neumann a uno con sólo ocho estados. Consiguió estados de Von Neumann a uno con sólo ocho estados. Consiguió el primer organismo computacional auto replicado en octubre de el primer organismo computacional auto replicado en octubre de 1979, usando simplemente un ordenador de sobremesa Apple II. 1979, usando simplemente un ordenador de sobremesa Apple II. Entró al programa de graduados del Logic of Computers Group el Entró al programa de graduados del Logic of Computers Group el año 1982, a los 33 años, y ayudó a crear una nueva disciplina. año 1982, a los 33 años, y ayudó a crear una nueva disciplina.

El anuncio oficial de Langton de la conferencia "Artificial Life I" fue El anuncio oficial de Langton de la conferencia "Artificial Life I" fue la primera descripción de un campo que avance casi no existía: la primera descripción de un campo que avance casi no existía:

Primera descripción de vida Primera descripción de vida artificial, conferencia de Langtonartificial, conferencia de Langton

La vida artificial es el estudio de sistemas La vida artificial es el estudio de sistemas artificiales que exhiben comportamientos artificiales que exhiben comportamientos característicos de sistemas vivos naturales. Es característicos de sistemas vivos naturales. Es la búsqueda de una explicación de la vida en la búsqueda de una explicación de la vida en cualquiera de sus posibles manifestaciones, sin cualquiera de sus posibles manifestaciones, sin restricciones a un ejemplo particular que haya restricciones a un ejemplo particular que haya evolucionado en la Tierra. Están incluidos evolucionado en la Tierra. Están incluidos experimentos biológicos y químicos, experimentos biológicos y químicos, simulaciones por ordenador, e iniciativas simulaciones por ordenador, e iniciativas puramente teóricas. Los procesos que ocurren puramente teóricas. Los procesos que ocurren en una escala molecular, social y evolutiva son en una escala molecular, social y evolutiva son objeto de investigación. El objetivo final es objeto de investigación. El objetivo final es extraer la forma lógica de los sistemas vivientesextraer la forma lógica de los sistemas vivientes

Simulación de modelos naturalesSimulación de modelos naturales

Las hormigas son insectos sociales que viven Las hormigas son insectos sociales que viven en colonias y que, debido a su colaboración en colonias y que, debido a su colaboración mutua, son capaces de mostrar mutua, son capaces de mostrar comportamientos complejos y realizar tareas comportamientos complejos y realizar tareas difíciles desde el punto de vista de una hormiga difíciles desde el punto de vista de una hormiga individual.individual.

Los algoritmos de CDH se inspiran directamente Los algoritmos de CDH se inspiran directamente en el comportamiento de las colonias reales de en el comportamiento de las colonias reales de hormigas para solucionar problemas de hormigas para solucionar problemas de optimización combinatoriaoptimización combinatoria

Interacción entre sistemas Interacción entre sistemas inteligentesinteligentes

La interacción entre sistemas inteligentes La interacción entre sistemas inteligentes es un tema intermedio entre sistemas es un tema intermedio entre sistemas inteligentes aislados y las sociedades, las inteligentes aislados y las sociedades, las cuales abarcan una gran cantidad de cuales abarcan una gran cantidad de sistemas inteligentes. Pero tiene un gran sistemas inteligentes. Pero tiene un gran valor práctico, porque esto es lo que valor práctico, porque esto es lo que hacemos diariamente: interactuamos con hacemos diariamente: interactuamos con otros sistemas inteligentes otros sistemas inteligentes

Las hormigas, son capaces de seguir la ruta más corta en su camino de ida y vuelta entre la Las hormigas, son capaces de seguir la ruta más corta en su camino de ida y vuelta entre la

colonia y una fuente de abastecimiento. Esto es debido a que las hormigas pueden colonia y una fuente de abastecimiento. Esto es debido a que las hormigas pueden

"transmitirse información" entre ellas gracias a que cada una de ellas, al desplazarse, va "transmitirse información" entre ellas gracias a que cada una de ellas, al desplazarse, va

dejando un rastro de una sustancia llamada feromona a lo largo del camino seguido. Así, dejando un rastro de una sustancia llamada feromona a lo largo del camino seguido. Así,

mientras una hormiga aislada se mueve de forma esencialmente aleatoria, los "agentes" de mientras una hormiga aislada se mueve de forma esencialmente aleatoria, los "agentes" de

una colonia de hormigas detectan el rastro de feromona dejado por otras hormigas y tienden una colonia de hormigas detectan el rastro de feromona dejado por otras hormigas y tienden

a seguir dicho rastro. Éstas a su vez van dejando su propia feromona a lo largo del camino a seguir dicho rastro. Éstas a su vez van dejando su propia feromona a lo largo del camino

recorrido y por tanto lo hacen más atractivo, puesto que se ha reforzado el rastro de recorrido y por tanto lo hacen más atractivo, puesto que se ha reforzado el rastro de

feromona. Sin embargo, la feromona también se va evaporando con el paso del tiempo feromona. Sin embargo, la feromona también se va evaporando con el paso del tiempo

provocando que el rastro de feromona sufra, por otro lado, cierto debilitamiento. En definitiva, provocando que el rastro de feromona sufra, por otro lado, cierto debilitamiento. En definitiva,

puede decirse que el proceso se caracteriza por una retroalimentación positiva, en la que la puede decirse que el proceso se caracteriza por una retroalimentación positiva, en la que la

probabilidad con la que una hormiga escoge un camino aumenta con el número de hormigas probabilidad con la que una hormiga escoge un camino aumenta con el número de hormigas

que previamente hayan elegido el mismo camino. que previamente hayan elegido el mismo camino.

Modelo naturalModelo natural

El primer algoritmo basado en la optimización mediante colonias de El primer algoritmo basado en la optimización mediante colonias de hormigas fue aplicado al Problema del Viajante hormigas fue aplicado al Problema del Viajante

Problemas a resolver mediante Problemas a resolver mediante CDHCDH

Los algoritmos basados en colonias de Los algoritmos basados en colonias de hormigas son muy útiles para resolver hormigas son muy útiles para resolver problema como :problema como :

combinatoria.combinatoria. Asignación de recursos.Asignación de recursos. Rutas de transporte.Rutas de transporte. Todo aquello en donde se necesita minimizar o Todo aquello en donde se necesita minimizar o

maximizar un resultado.maximizar un resultado.

En general cualquier problemas de En general cualquier problemas de optimizaciónoptimización

Minería de datos, su importancia Minería de datos, su importancia en la simulaciónen la simulación

Cuando se crean simulaciones, se genera una Cuando se crean simulaciones, se genera una cantidad inmensa de informacióncantidad inmensa de información

La minería de datos nos ayuda, a extraer La minería de datos nos ayuda, a extraer información útil de un gran volumen de datosinformación útil de un gran volumen de datos

Bajo el nombre de Bajo el nombre de minería de datosminería de datos se engloban se engloban un conjunto de técnicas encaminadas a la un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, extracción de conocimiento procesable, implícito en las implícito en las bases de datosbases de datos. .

Ejemplos de uso de la minería de Ejemplos de uso de la minería de datosdatos

Detección de Detección de hábitos de compra en hábitos de compra en supermercadossupermercados

Patrones de fugaPatrones de fuga : existe un comprensible : existe un comprensible interés en detectar cuanto antes aquellos interés en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos para, posiblemente, pasarse a la sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia. competencia.

Un caso análogo es el de la detección de Un caso análogo es el de la detección de transacciones de blanqueo de dinero o de transacciones de blanqueo de dinero o de fraudefraude en el uso de tarjetas de crédito o de en el uso de tarjetas de crédito o de servicios de telefonía móvil servicios de telefonía móvil

Fases de un Proyecto de Minería Fases de un Proyecto de Minería de Datos de Datos

El proceso de minería de datos pasa por las siguientes El proceso de minería de datos pasa por las siguientes fases: fases:         Filtrado de datosFiltrado de datos se eliminan valores incorrectos, no válidos, se eliminan valores incorrectos, no válidos,

desconocidos... según las necesidades y el algoritmo a usar     desconocidos... según las necesidades y el algoritmo a usar     Selección de VariablesSelección de Variables La selección de características reduce el La selección de características reduce el

tamaño de los datos eligiendo las variables más influyentes en tamaño de los datos eligiendo las variables más influyentes en el problema    el problema    

Extracción de ConocimientoExtracción de Conocimiento se obtiene un modelo de se obtiene un modelo de conocimiento, que representa patrones de comportamiento conocimiento, que representa patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema o observados en los valores de las variables del problema o relaciones de asociación entre dichas    relaciones de asociación entre dichas    

Interpretación y EvaluaciónInterpretación y Evaluación Una vez obtenido el modelo, se Una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validación, comprobando que las debe proceder a su validación, comprobando que las conclusiones que arroja son válidas y suficientemente conclusiones que arroja son válidas y suficientemente satisfactorias satisfactorias

Minería de datos y otras Minería de datos y otras disciplinas análogasdisciplinas análogas

Es difícil definir las fronterasEs difícil definir las fronteras existentes entre existentes entre la minería de datos y disciplinas análogas, como la minería de datos y disciplinas análogas, como pueden serlo la estadística, la inteligencia pueden serlo la estadística, la inteligencia artificial artificial

El hecho es, que en la práctica la totalidad de El hecho es, que en la práctica la totalidad de los modelos y algoritmos de uso general en los modelos y algoritmos de uso general en minería de datos redes neuronales, árboles de minería de datos redes neuronales, árboles de regresión y clasificación, modelos logísticos, regresión y clasificación, modelos logísticos, análisis de componentes principales, etc.— análisis de componentes principales, etc.— gozan de una tradición relativamente larga en gozan de una tradición relativamente larga en otros campos. otros campos.

EstadísticaEstadística Análisis de varianza, mediante el cual se contrasta la Análisis de varianza, mediante el cual se contrasta la

existencia de diferencias significativas entre las medidas existencia de diferencias significativas entre las medidas de una o más variables continuas en grupo de población de una o más variables continuas en grupo de población distintos distintos

Ji cuadrado: por medio del cual se realiza el contraste la Ji cuadrado: por medio del cual se realiza el contraste la hipótesis de dependencia entre variables hipótesis de dependencia entre variables

Análisis discriminante: permite la clasificación de Análisis discriminante: permite la clasificación de individuos en grupos que previamente se han individuos en grupos que previamente se han establecido establecido

Series de tiempo: permite el estudio de la evolución de Series de tiempo: permite el estudio de la evolución de una variable a través del tiempo para, a partir de ese una variable a través del tiempo para, a partir de ese conocimiento conocimiento

InformáticaInformática Algoritmos genéticos: Son métodos numéricos de Algoritmos genéticos: Son métodos numéricos de

optimización, en los que aquella variable o variables que optimización, en los que aquella variable o variables que se pretenden optimizar junto con las variables de estudio se pretenden optimizar junto con las variables de estudio constituyen un segmento de información constituyen un segmento de información

Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados a partir de reglas prácticas extraídas del conocimiento a partir de reglas prácticas extraídas del conocimiento de experto de experto

Redes neuronales: Genéricamente, son métodos de Redes neuronales: Genéricamente, son métodos de proceso numérico en paralelo, en el que las variables proceso numérico en paralelo, en el que las variables interactúan mediante transformaciones lineales o no interactúan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener unas salidas. lineales, hasta obtener unas salidas.