Computación bioinspirada

La informática bioinspirada es un método de investigación destinado a resolver problemas utilizando modelos informáticos basados ​​en los principios de la biología y el mundo natural. Comúnmente visto como un enfoque filosófico, la computación bioinspirada se usa en una serie de campos de estudio relacionados dentro de la computación, más que en un campo de estudio en sí. La informática bioinspirada es una extensión del campo relacionado de la biomimetismo.

La informática bioinspirada se centra menos en algoritmos optimizados de alta velocidad y se centra más en la manejabilidad y la confiabilidad. Generalmente, el enfoque es desde cero, en lugar de tomar una gran base de conocimiento y agregarle inteligencia artificial. La informática bioinspirada a menudo toma una pequeña base de reglas establecidas y se basa en ellas mediante el aprendizaje profundo no supervisado en el entrenamiento.

En los casos en que un problema no tiene una solución clara, un cambio de perspectiva útil puede generar una nueva oportunidad de soluciones. Una pregunta útil para hacer podría ser "¿este problema tiene algún paralelismo en la naturaleza?" Si la respuesta es "sí", entonces ese paralelo se puede estudiar para encontrar paralelos en las soluciones de manera similar. La humanidad ha encontrado que esta filosofía es útil para resolver numerosos problemas.

Ejemplos de aplicaciones de informática bioinspirada

A menudo se pueden encontrar ejemplos de computación bioinspirada en la IA, especialmente en el aprendizaje automático, donde se pueden emular los procesos de aprendizaje de los organismos biológicos. Las aplicaciones de la informática bioinspirada incluyen:

  • Algoritmos genéticos
  • Redes neuronales
  • Predicción de biodegradabilidad
  • Autómata celular
  • Sistemas emergentes
  • Vida artificial
  • Sistemas inmunológicos artificiales
  • Representación de gráficos
  • Sistemas Lindenmayer
  • Protocolos y comunicaciones de red
  • Computadoras de membrana
  • Medios emocionantes
  • Redes sensoriales
  • Sistemas de clasificación de aprendizaje
  • Diseño de robot