DW: Эволюция как метод решения технических задач

Идея использовать механизмы естественного отбора в области технического конструирования впервые была выдвинута полвека назад. С тех пор ученые добились немалых успехов.

Биологическая эволюция и механизмы естественного отбора зарекомендовали себя в качестве чрезвычайно эффективного инструмента адаптации живых организмов к условиям окружающей среды. Белый медведь великолепно приспособился к морозам Заполярья, рогатая гадюка - к жаре пустыни Сахара. Полвека назад, на заре компьютерной эры, программистам пришло в голову попробовать применить законы, открытые Дарвином, для решения технических задач. Так родились эволюционные алгоритмы. О нынешнем состоянии дел в области генетического программирования и эволюционных стратегий можно было узнать, побывав на прошедшей в Амстердаме международной конференции GECCO (Genetic and Evolutionary Computation Conference).

Варианты технических решений спариваются и дают потомство 

В борьбе за существование выживает сильнейший, - так устроена природа. Но тут вовсе не обязательно имеется в виду физическая сила. Сильнейший - это может быть и самый высокий или самый приземистый, самый тяжелый или самый легкий, самый толстый или самый тощий, самый быстрый или самый медлительный, а также самый хитрый или самый сообразительный... Все зависит от условий, в которые поставила организм внешняя среда.

На тех же принципах построено и эволюционное моделирование, только здесь за выживание бьются не животные в дикой природе, а технические решения в компьютере. Скажем, разные конструкции форсунки автомобильного двигателя. Марк Хармен (Mark Harman), профессор информатики лондонского Университетского колледжа, поясняет: "Обычно мы начинаем моделирование со случайного набора решений какой-то технической проблемы. Так же, как в природе, наши варианты решений могут спариваться и производить потомство, причем некоторые из потомков могут оказаться совершеннее родителей. По мере того, как сменяются поколения, могут выкристаллизоваться одно-два удачных решения. Если речь идет о форсунке двигателя, то это могут быть конструкции, обеспечивающие более высокую степень сжатия горючего. В нашей программе у них больше шансов дать потомство".

Оптимизация технического решения происходит сама собой

Критерии отбора задают, конечно, люди. Это может быть, скажем, коэффициент полезного действия форсунки: в результате наиболее эффективные конструкции выживают, а менее эффективные вымирают и отбраковываются компьютером. И несколько сотен поколений спустя компьютер, если повезет, может вдруг выдать вариант оптимизированной форсунки - вариант, который мог бы никогда не прийти в голову живому инженеру-конструктору. Профессор Хармен поясняет: "Огромное преимущество эволюционных алгоритмов состоит в том, что удачные решения выкристаллизовываются сами собой. Мы не знаем точно, как рождается то или иное решение, мы можем лишь констатировать, что оно действительно лучше других. А всю работу выполняет за нас эволюция".

Понятно, что возможности этого метода не безграничны. В зависимости от сложности задачи, компьютерное моделирование на основе эволюционных алгоритмов может потребовать многих недель машинного времени, говорит ученый: "Эволюции понадобились миллиарды лет на то, чтобы жизнь прошла путь от бактерии до человека. Но мы, естественно, не можем ждать так долго. Поэтому мы, приступая к моделированию, обычно стараемся задать хорошую исходную позицию. Фигурально выражаясь, наша эволюция начинается не с бактерий, а с обезьян".

Главное - правильно задать граничные условия

Здесь особое значение обретает мастерство программиста и его чувство меры: если он задаст слишком общие, неопределенные граничные условия, цифровая эволюция может занять слишком много времени, если же условия окажутся слишком узкими и жесткими, эволюция может и вовсе "не пойти". По словам профессора Хармена, метод получил уже довольно широкое распространение среди инженеров, особенно при решении проблем оптимизации. Но уже через несколько лет эволюционные алгоритмы могут заинтересовать и разработчиков программного обеспечения, считает ученый: "Одна идея, которая кажется мне чрезвычайно интересной, состоит в том, что такие алгоритмы могут выявлять и даже самостоятельно устранять ошибки в программе - причем в то самое время, когда программа работает. Пока, правда, эта идея находится на ранней стадии разработки, но года через два ее, будем надеяться, удастся реализовать на практике".

Возможно, уже в недалеком будущем подключенный на ночь к зарядному устройству смартфон сможет самостоятельно проверить совместимость очередной актуализации операционной системы с установленными на нем приложениями. И в случае обнаружения конфликта предупредить об этом владельца, а еще лучше - просто адаптировать новую версию операционной системы к имеющимся приложениям.

Источник: Русская служба DW

Другие новости по теме

Биологическая эволюция не знает границ Еще недавно считалось, что в условиях неизменной внешней среды рост приспособленности организмов имеет пределы. Но теперь выясняется, что это не так.

Эволюция укоротила крылья американским ласточкам Хотя интенсивность движения автотранспорта неуклонно растет, количество птиц, гибнущих из-за столкновений с машинами, снижается. Это результат эволюции, считают ученые.

Искусственная эволюция превратила шумы в музыку Ученые показали, как при помощи искусственной эволюции из шума могут появиться благозвучные мелодии.