Continua il viaggio nel mondi dell’IA con il Dr. Adrian Miles, esperto interdisciplinare nel campo della biofisica computazionale e delle intelligenze artificiali creative. Lavora come ricercatore senior presso il Center for Advanced Computational Research, dove guida un team che esplora le applicazioni dell’IA nella scienza, nell’arte e nella medicina.
Dottor Adrian Miles, cos’è l’evoluzione artificiale?
L’evoluzione artificiale è una simulazione al computer che replica i processi fondamentali dell’evoluzione naturale: mutazione, selezione naturale e adattamento. Invece di osservare il cambiamento biologico in organismi reali, possiamo creare popolazioni virtuali di “creature” digitali, con il loro codice genetico, e vedere come si evolvono in risposta a cambiamenti ambientali simulati o a sfide specifiche. Queste “creature” possono essere rappresentate da algoritmi o programmi che si evolvono proprio come farebbero gli organismi biologici.
La realtà ha superato la fantascienza: come funziona?
In queste simulazioni, un ambiente virtuale viene progettato con risorse limitate o condizioni ambientali specifiche, come il clima o la disponibilità di cibo. Le entità digitali, ognuna con un set unico di “geni” programmati, competono per sopravvivere e riprodursi. Durante il processo di riproduzione, si verificano mutazioni casuali nel loro codice genetico, che possono essere vantaggiose o svantaggiose.
Il principio è semplice: le entità che si adattano meglio all’ambiente hanno più probabilità di sopravvivere e trasmettere i loro geni alla generazione successiva. Quelle che non sono in grado di adattarsi, invece, vengono “selezionate” dall’evoluzione e scompaiono. Col tempo, questo processo genera nuove forme di vita digitale, più complesse e adattate all’ambiente.
Ma tutto questo “gioco”, a cosa serve?
La simulazione di evoluzione artificiale ha molte applicazioni:
1. Comprendere l’evoluzione biologica reale: Sebbene i sistemi digitali non siano identici a quelli biologici, possono aiutarci a capire meglio i processi evolutivi naturali. Possiamo testare teorie sull’evoluzione, vedere come si sviluppano nuove specie o come i tratti ereditari si diffondono in una popolazione.
2. Sviluppo di nuovi algoritmi: Uno degli usi più pratici è la creazione di algoritmi evolutivi. Questi algoritmi imitano l’evoluzione naturale per risolvere problemi complessi. Ad esempio, in ingegneria o informatica, possiamo usare l’evoluzione artificiale per ottimizzare il design di un prodotto o per creare software capaci di migliorarsi autonomamente attraverso cicli di mutazione e selezione.
3. Bioingegneria e progettazione di organismi sintetici: La simulazione evolutiva può anche essere utilizzata nella biologia sintetica, per progettare nuove forme di vita artificiale. Possiamo testare come determinati geni si comporteranno in ambienti virtuali e selezionare quelli che risultano più adatti per scopi specifici, come la creazione di batteri che producono biocarburanti o che degradano rifiuti tossici.
4. Studio delle interazioni tra specie: Le simulazioni possono anche essere utilizzate per capire come diverse specie interagiscono tra loro in un ecosistema. Questo è particolarmente utile per studiare la coesistenza o l’estinzione in risposta a cambiamenti ambientali.
Quindi non per allarmare i lettori, ma per informarli, si potrebbe in pratica creare una: “Creatura evoluta in un ambiente digitale” ?
Immagina di progettare un mondo virtuale con creature che devono “cacciare” altre creature o trovare cibo per sopravvivere. Ogni creatura ha dei geni digitali che controllano il suo comportamento, come la capacità di muoversi velocemente, di scovare cibo, o di evitare predatori. All’inizio, ci sono molte varianti genetiche nella popolazione. Alcune creature potrebbero avere una vista eccellente, mentre altre potrebbero essere più veloci ma con una vista limitata.
Durante la simulazione, le creature che riescono a trovare più cibo sopravvivono e trasmettono i loro geni alla generazione successiva. Col tempo, le generazioni future si adattano all’ambiente. Potremmo osservare che, se il cibo è scarso e difficile da vedere, le creature con una vista acuta prosperano. Se invece il cibo si trova in zone lontane e aperte, i più veloci saranno quelli che domineranno.
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