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Uma abordagem inspirada em formigas para amostragem matemática
Com um grande grupo de indivíduos, como uma colônia de formigas , uma grande quantidade de tempo seria desperdiçada se as formigas explorassem repetidamente as mesmas áreas vazias.
Por University of Bristol - 19/06/2020


Os pesquisadores observaram o comportamento exploratório das formigas para informar
o desenvolvimento de uma técnica de amostragem matemática mais eficiente.
Crédito: Pixabay

Em um artigo publicado pelo Journal of The Royal Society Interface , uma equipe de pesquisadores de Bristol observou o comportamento exploratório das formigas para informar o desenvolvimento de uma técnica de amostragem matemática mais eficiente.

Animais como formigas têm o desafio de explorar seu ambiente para procurar comida e possíveis lugares para morar. Com um grande grupo de indivíduos, como uma colônia de formigas , uma grande quantidade de tempo seria desperdiçada se as formigas explorassem repetidamente as mesmas áreas vazias.

A equipe interdisciplinar das Faculdades de Engenharia e Ciências da Vida da Universidade de Bristol previu que as espécies estudadas - a 'formiga-do-rock' - usam alguma forma de comunicação química para evitar a exploração do mesmo espaço várias vezes.

O autor principal, Dr. Edmund Hunt, disse: "Isso seria uma reversão da história de Hansel e Gretel - em vez de seguir as trilhas um do outro, eles os evitariam para explorar coletivamente.

"Nosso método de amostragem inspirado em formigas pode ser útil em muitos domínios, como a biologia computacional, para acelerar a análise de problemas complexos. Ao descrever o comportamento coletivo das formigas em termos informativos, também nos permite quantificar quão úteis são os diferentes aspectos. do comportamento deles para o sucesso. Por exemplo, quanto melhor eles se saem quando seus feromônios não são limpos. Isso nos permite fazer previsões sobre quais mecanismos comportamentais têm mais probabilidade de serem favorecidos pela seleção natural ".


"Para testar essa teoria, realizamos um experimento em que deixamos as formigas explorar uma arena vazia, uma a uma. Na primeira condição, limpamos a arena entre cada formiga para que elas não deixassem nenhum vestígio de seu caminho. Na segunda condição , não limpamos entre formigas. As formigas na segunda condição (sem limpeza) fizeram uma melhor exploração da arena - elas cobriram mais espaço ".

Em matemática, uma distribuição de probabilidade descreve a probabilidade de cada um de um conjunto de diferentes resultados possíveis: por exemplo, a chance de uma formiga encontrar comida em um determinado local. Em muitos problemas de ciência e engenharia, essas distribuições são altamente complexas e não têm uma descrição matemática clara. Em vez disso, é preciso fazer uma amostragem para obter uma boa aproximação: com o desejo de evitar a amostragem em excesso de partes sem importância (baixa probabilidade) da distribuição.

A equipe queria descobrir se a adoção de uma abordagem inspirada em formigas aceleraria esse processo de amostragem.

"Previmos que poderíamos simular a abordagem adotada pelas formigas no problema de amostragem matemática, deixando para trás um 'rastro negativo' de onde já foi amostrada. Descobrimos que nosso método de amostragem inspirado em formigas era mais eficiente (mais rápido) do que um método padrão que não deixa uma memória de onde já foi amostrada ", disse o Dr. Hunt.

Essas descobertas contribuem para um interessante paralelo entre o problema de exploração enfrentado pelas formigas e o problema de amostragem matemática da aquisição de informações. Esse paralelo pode informar nossa compreensão fundamental sobre o que as formigas evoluíram para fazer: adquirir informações com mais eficiência.

"Nosso método de amostragem inspirado em formigas pode ser útil em muitos domínios, como a biologia computacional, para acelerar a análise de problemas complexos. Ao descrever o comportamento coletivo das formigas em termos informativos, também nos permite quantificar quão úteis são os diferentes aspectos. do comportamento deles para o sucesso. Por exemplo, quanto melhor eles se saem quando seus feromônios não são limpos. Isso nos permite fazer previsões sobre quais mecanismos comportamentais têm mais probabilidade de serem favorecidos pela seleção natural ".

 

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