Los algoritmos también hablan balleno
Los métodos de caza de las ballenas jorobadas inspiran modelos algorítmicos para la detección del cáncer de mama, el entrenamiento de redes neuronales o el reconocimiento óptico de caracteres
A la hora de comer, las ballenas jorobadas trabajan en equipo. Se organizan en grupos de entre tres y sesenta cetáceos para rodear bancos de peces y los acorralan dejando escapar aire a través de sus orificios nasales. Una vez apelotonado el alimento en el interior del remolino, estos mamíferos solo tienen que abrir la boca para darse el festín. Esta práctica es lo que se conoce como red de burbujas.
Y no es que te hayas equivocado de web -sigues en EL PAÍS RETINA-, es que las técnicas de caza de las reinas del mar también han servido de inspiración a los reyes del aprendizaje automático. En 2016, Seyedali Mirjaili y Andrew Lewis, dos investigadores de la Universidad de Griffith (Australia), presentaron en sociedad algoritmo de optimización de las ballenas. La idea es la misma: localizar un objetivo y, poco a poco, estrechar el cerco para obtener el resultado óptimo.
- Cacería matemática
Esta red de burbujas traducida a matemáticas empieza seleccionando una muestra aleatoria de posibles soluciones que circundan el área donde se encuentran las presas. Después repite el proceso actualizando las posiciones en torno a la mejor que se ha obtenido hasta el momento, y así sucesivamente, hasta que los criterios de búsqueda se ven satisfechos.
Este relativamente joven algoritmo balleno ha encontrado aplicaciones en una larga lista de campos: monitorización de paneles fotovoltaicos, planificación del flujo de trabajo en obras, reconocimiento de caracteres escritos a mano, entrenamiento de redes neuronales, segmentación de imágenes obtenidas por resonancia magnética e incluso diagnóstico del cáncer de mama.
- Viejos conocidos
No es la primera vez que hablamos de ballenas jorobadas en estas páginas. Según parece la relación de estos animales con el machine learning es bidireccional. Ellas sirven de inspiración a la comunidad científica y la comunidad científica les devuelve el favor a través de Happy Whale, el quién es quién de las ballenas jorobadas.
Gracias a esta plataforma, que recurre al procesamiento automático de fotografías, sabemos de los derroteros oceánicos de 18.000 ballenas jorobadas. La base de datos de imágenes de Happy Whale es el fruto del trabajo en que científicos y ciudadanos han colaborado durante los últimos 20 años; una recopilación de las instantáneas tomadas en 41.585 encuentros con distintas especies de cetáceos.
Además, los algoritmos (y la tecnología en general) inspirados en la naturaleza son un género en sí mismos. Las ballenas son prácticamente unas recién llegadas a una larga lista de seres vivos en la que las hormigas figuran desde los años noventa, gracias a Marco Dorigo y su ant colony optimization algorithm (algoritmo de optimización de colonia de hormigas).
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