De la naturaleza a los algoritmos: cómo la evolución y la genética transforman la computación
La biología ha tenido un gran impacto en el desarrollo de la computación, sobre todo en el campo de la Inteligencia Artificial. Los principios de evolución y genética han inspirado algoritmos que simulan procesos naturales para resolver problemas complejos. En este resumen encontrarás como la evolución, la selección natural, la estructura del ADN, los cromosomas y los procesos celulares, se relacionan con estos avances computacionales. Se estará mencionando al algoritmo genético, que es una “técnica de resolución de problemas que se inspira en la evolución biológica como estrategia para la resolución”. Se usan para resolver problemas de optimización con ayuda de métodos matemáticos y de la naturaleza (Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC), 2019).
Desarrollemos
sus partes:
1. Evolución
y Selección Natural
La evolución se
define como “la acumulación de cambios genéticos dentro de las poblaciones a lo
largo del tiempo”, o sea, al cambio en las características hereditarias de una
población a lo largo de generaciones. La selección natural, propuesta por
Darwin, es el mecanismo principal que impulsa la evolución: los organismos con
rasgos ventajosos tienen mayor probabilidad de sobrevivir y reproducirse,
transmitiendo estos rasgos a su descendencia. En computación, este principio se
ha aplicado en algoritmos evolutivos y genéticos, que simulan la selección y
adaptación natural para mejorar soluciones, se seleccionan a los individuos con
mayor fitness para que se reproduzcan, y se eliminan los que tienen menos. Un
ejemplo son los algoritmos genéticos, que usan mutaciones y combinaciones de
datos para encontrar respuestas óptimas a problemas complejos (Holland, 1975).
También, las redes neuronales evolutivas han sido diseñadas para ajustar su
estructura y mejorar su desempeño de manera similar a la evolución biológica
(Stanley & Miikkulainen, 2002). Estos métodos son clave en áreas como la
robótica, donde los sistemas pueden aprender y mejorar con el tiempo gracias a
la evolución artificial (Floreano et al., 2008).
2. ADN
El ADN (ácido
desoxirribonucleico) es la molécula que almacena la información genética. Su
estructura de doble hélice permite la replicación precisa de la información y
su transmisión a las siguientes generaciones. En inteligencia artificial, la
estructura del ADN ha inspirado modelos de almacenamiento de información y
procesamiento de datos, replicando su capacidad de codificación eficiente.
3. Cromosomas
y Genes
Los cromosomas
son estructuras que contienen el ADN organizado en genes, que son las unidades
funcionales de la herencia. Cada gen codifica una proteína o regula procesos
biológicos esenciales. En algoritmos genéticos, la representación de soluciones
como cadenas de genes permite la evolución de soluciones mejoradas mediante
combinaciones y mutaciones simuladas. Son la “solución posible” a un
problema se representa como un "cromosoma" compuesto de
"genes", pueden ser binarios, enteros o caracteres (valores de una
solución). Se descubren nuevos valores para las variables (Mitchell, 1998).
4. Proceso
de Mitosis y Meiosis
La mitosis es el proceso mediante el cual una célula se divide en dos células hijas idénticas, asegurando el crecimiento y la regeneración de tejidos. Por otro lado, la meiosis es una división celular que reduce a la mitad el número de cromosomas, formando gametos y permitiendo la variabilidad genética en las poblaciones. En computación, este principio es esencial en el desarrollo de algoritmos evolutivos, donde la combinación de soluciones (simulando la meiosis) permite encontrar respuestas óptimas en problemas complejos. Por ejemplo, en la optimización de redes neuronales, la división y recombinación de estructuras de datos mejora la adaptabilidad de los modelos de inteligencia artificial (Goldberg, 1989).
5. Sobrecruzamiento
de Cromosomas en la Meiosis
El
sobrecruzamiento es un evento clave de la meiosis en el que los cromosomas
homólogos intercambian fragmentos de ADN, generando nuevas combinaciones
genéticas. Este proceso incrementa la variabilidad genética y ha servido de
inspiración en la computación, especialmente en los algoritmos genéticos. En
estos algoritmos, el sobrecruzamiento se utiliza para combinar partes de
diferentes soluciones y generar nuevas variantes que pueden mejorar el
rendimiento de un sistema. Por ejemplo, en la optimización de redes neuronales,
este mecanismo permite generar modelos más eficientes al combinar estructuras
de distintas redes (De Jong, 1975).
6. Mutaciones
Las mutaciones
son cambios aleatorios en la secuencia de ADN que pueden ser beneficiosos,
perjudiciales o neutros. En evolución, las mutaciones proporcionan nueva
materia prima para la selección natural. En inteligencia artificial, las
mutaciones se emplean para introducir variabilidad en los algoritmos genéticos,
evitando el estancamiento en soluciones subóptimas (Forrest & Mitchell,
1993).
Conclusión
La evolución y la genética han proporcionado modelos naturales que han sido aplicados con éxito en la computación, especialmente en la inteligencia artificial. Los principios biológicos como la selección natural, la recombinación y la mutación han permitido el desarrollo de algoritmos evolutivos capaces de resolver problemas complejos de optimización y adaptación.
Referencias
De Jong, K. A. (1975). An Analysis of the
Behavior of a Class of Genetic Adaptive Systems. University of Michigan.
Floreano, D., Husbands, P., & Nolfi, S. (2008). Evolutionary
Robotics. In Siciliano, B. & Khatib, O. (Eds.), Springer Handbook of
Robotics (pp. 1423-1451). Springer.
Forrest, S., & Mitchell, M. (1993). What
makes a problem hard for a genetic algorithm? Some anomalous results and their
explanation. Machine Learning, 13, 285-319.
Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in
Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley.
Holland, J. H. (1975). Adaptation in Natural and
Artificial Systems. University of Michigan Press.
Instituto
de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) (Director). (2019,
octubre 31). ¿Qué son los algoritmos genéticos? [Video recording].
https://www.youtube.com/watch?v=K88hTnzo-tI
Mitchell, M. (1998). An Introduction to
Genetic Algorithms. MIT Press.
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