giovedì 21 maggio 2009

Computer e calcoli complessi: nuovi sviluppi

Un gruppo di ricercatori del Department of Computer Systems Architecture and Technology (DATSI) della UPM's School of Computing e la Madrid's Supercomputing and Visualization Centre (CeSViMa), hanno lavorato per diversi anni su una piattaforma capace di integrare tecniche innovative e classiche per ottimizzare il problem solving a livelli complessi.

La piattaforma è basata su algoritmi evolutivi, che ottimizzano la ricerca di soluzioni per problemi di alto contenuto scientifico o ingegneristico. Questi risultati sono applicabili in diversi campi, dalla chimica molecolare allo studio della resistenza dei materiali, dalla robotica alla teoria dei giochi.

La piattaforma è conosciuta col nome di Multiple Offspring Sampling (MOS) mentre gli algoritmi evolutivi sono una famiglia di algoritmi collegati al mondo delle intelligenze artificiali (AI) e vengono utilizzati per risolvere problemi non lineari e complessi, dove molto spesso ci sono diversi inconvenienti legati alla bontà della soluzione e al tempo impiegato per ottenerla.

Questi metodi si sono ispirati alla Teoria della Evoluzione, postulata da Darwin nel 1859. E continuando ad utilizzare la metafora biologica, si può parlare di una popolazione di soluzioni, per un determinato calcolo, che si evolvono come se si trattasse di individui, fino ad arrivare alla migliore soluzione possibile.

Ci sono differenti tecniche da applicare in questo campo e ognuna di queste presenta aspetti positivi e negativi. Questa nuova metodologia, la MOS, combina differenti tecniche, cercando di cacciar fuori da esse il meglio che possono dare. Può lavorare ad esempio con i classici algoritmi genetici (GA), con gli EDA (estimation of distribution algorithms) che sono modelli probabilistici, oppure con tecniche più recenti come l'"evoluzione differenziale" (DE).

Questo studio è stato possibile grazie alla potenza di calcolo del computer della CeSViMa. E il lavoro continua, tanto che diverse tesi di dottorato sono basate su questo. Intanto il gruppo continua a lavorare su nuove tecniche di calcolo e sul miglioramento dei processi di ibridizzazione.

Fonte: Science Daily

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