La inteligencia de enjambre ( SI ) es el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados , autoorganizados , naturales o artificiales. [1] El concepto se emplea en trabajos sobre inteligencia artificial . La expresión fue introducida por Gerardo Beni y Jing Wang en 1989, en el contexto de los sistemas robóticos celulares. [2]
Los sistemas SI consisten típicamente en una población de agentes simples o cuerpos que interactúan localmente entre sí y con su entorno. [3] La inspiración a menudo proviene de la naturaleza, especialmente de los sistemas biológicos. Los agentes siguen reglas muy simples, y aunque no existe una estructura de control centralizada que dicte cómo deben comportarse los agentes individuales, locales y hasta cierto punto aleatorios, las interacciones entre dichos agentes conducen al surgimiento de un comportamiento global "inteligente", desconocido para el individuo. agentes [4] Ejemplos de inteligencia de enjambre en sistemas naturales incluyen colonias de hormigas, colonias de abejas , bandadas de pájaros , halconescaza , pastoreo de animales , crecimiento bacteriano , cardúmenes de peces e inteligencia microbiana .
La aplicación de los principios de enjambre a los robots se denomina robótica de enjambre, mientras que la inteligencia de enjambre se refiere al conjunto más general de algoritmos. La predicción de enjambre se ha utilizado en el contexto de problemas de pronóstico. Se consideran enfoques similares a los propuestos para la robótica de enjambres para organismos genéticamente modificados en inteligencia colectiva sintética. [5]
Boids es un programa de vida artificial , desarrollado por Craig Reynolds en 1986, que simula el comportamiento de bandada de las aves . Su artículo sobre este tema se publicó en 1987 en las actas de la conferencia ACM SIGGRAPH . [6] El nombre "boid" corresponde a una versión abreviada de "bird-oid object", que se refiere a un objeto parecido a un pájaro. [7]
Como ocurre con la mayoría de las simulaciones de vida artificial, Boids es un ejemplo de comportamiento emergente ; es decir, la complejidad de Boids surge de la interacción de agentes individuales (los boids, en este caso) que se adhieren a un conjunto de reglas simples. Las reglas aplicadas en el mundo Boids más simple son las siguientes:
Las partículas autopropulsadas (SPP), también conocidas como modelo de Vicsek , fueron introducidas en 1995 por Vicsek et al. [8] como un caso especial del modelo boids introducido en 1986 por Reynolds . [6] Un enjambre es modelado en SPP por una colección de partículas que se mueven con una velocidad constante pero responden a una perturbación aleatoria adoptando en cada incremento de tiempo la dirección de movimiento promedio de las otras partículas en su vecindad local. [9] Los modelos SPP predicen que los animales en enjambre comparten ciertas propiedades a nivel de grupo, independientemente del tipo de animales en el enjambre. [10] Los sistemas de enjambre dan lugar a comportamientos emergentesque ocurren en muchas escalas diferentes, algunas de las cuales están resultando ser universales y robustas. Se ha convertido en un desafío para la física teórica encontrar modelos estadísticos mínimos que capturen estos comportamientos. [11] [12] [13]