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Vida Artificial bio-informtica 5(I.I.) Ernesto Garca Gil.

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    15-Jan-2015

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Diapositiva 1 Vida Artificial bio-informtica 5(I.I.) Ernesto Garca Gil Diapositiva 2 Vida artificial La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a travs de modelos de simulacin La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a travs de modelos de simulacin Los investigadores de vida artificiales se han dividido a menudo en dos grupos principales (aunque otros clasificaciones son posibles): Los investigadores de vida artificiales se han dividido a menudo en dos grupos principales (aunque otros clasificaciones son posibles): La posicin de vida artificial dura/fuerte manifiesta que "la vida es un proceso que se puede conseguir fuera de cualquier medio particular". (John Von Neumann). Notablemente, Tom Ray declaraba que su programa Tierra no estaba simulando vida en un ordenador, sino la estaba sintetizando. La posicin de vida artificial dura/fuerte manifiesta que "la vida es un proceso que se puede conseguir fuera de cualquier medio particular". (John Von Neumann). Notablemente, Tom Ray declaraba que su programa Tierra no estaba simulando vida en un ordenador, sino la estaba sintetizando. La posicin de vida artificial dbil niega la posibilidad de generar un "proceso de vida" fuera de una solucin qumica basada en el carbono. Sus investigadores intentan en cambio imitar procesos de vida por entender aspectos de fenmenos sencillos. La manera habitual es a travs de un modelo basado en agentes, que normalmente da una solucin posible mnima. La posicin de vida artificial dbil niega la posibilidad de generar un "proceso de vida" fuera de una solucin qumica basada en el carbono. Sus investigadores intentan en cambio imitar procesos de vida por entender aspectos de fenmenos sencillos. La manera habitual es a travs de un modelo basado en agentes, que normalmente da una solucin posible mnima. El campo se caracteriza por el uso extenso de programas informticos y emulaciones que incluyen clculo evolutivo (algoritmos evolutivos, algoritmos genticos programacin gentica, inteligencia de enjambre, optimizacin de colonias de hormigas), genticos programacin gentica, inteligencia de enjambre, optimizacin de colonias de hormigas), Diapositiva 3 Antes de los computadores A finales de los aos 40, Von Neumann hizo una conferencia titulada La Teora General y Lgica de Autmatas". Defina un "autmata" como cualquier mquina cuyo comportamiento provena de la lgica, paso a paso, combinando informacin desde el ambiente y su propia programacin, y deca que al final se encontraran organismos naturales que siguieran reglas simples similares. Tambin habl sobre la idea de mquinas que se auto duplican A finales de los aos 40, Von Neumann hizo una conferencia titulada La Teora General y Lgica de Autmatas". Defina un "autmata" como cualquier mquina cuyo comportamiento provena de la lgica, paso a paso, combinando informacin desde el ambiente y su propia programacin, y deca que al final se encontraran organismos naturales que siguieran reglas simples similares. Tambin habl sobre la idea de mquinas que se auto duplican El profesor de Cambridge John Horton Conway invent el autmata celular ms famoso de los aos 60. Lo denomin el Juego de la Vida, y consigui publicidad a travs de la columna de Martin Gardner en la revista Scientific American. El profesor de Cambridge John Horton Conway invent el autmata celular ms famoso de los aos 60. Lo denomin el Juego de la Vida, y consigui publicidad a travs de la columna de Martin Gardner en la revista Scientific American. Diapositiva 4 El juego de la vida El juego de la vida es en realidad un juego de cero jugadores El juego de la vida es en realidad un juego de cero jugadoresjuego de cero jugadoresjuego de cero jugadores El "tablero de juego" es una malla formada por cuadrados ("clulas") que se extiende por el infinito en todas las direcciones. Cada clula tiene 8 clulas vecinas, que son las que estn prximas a ella, incluso en las diagonales. Las clulas tienen dos estados: estn "vivas" o "muertas" (o "encendidas" y "apagadas"). El estado de la malla evoluciona a lo largo de unidades de tiempo discretas (se podra decir que por turnos). El estado de todas las clulas se tiene en cuenta para calcular el estado de las mismas al turno siguiente. Todas las clulas se actualizan simultneamente. El "tablero de juego" es una malla formada por cuadrados ("clulas") que se extiende por el infinito en todas las direcciones. Cada clula tiene 8 clulas vecinas, que son las que estn prximas a ella, incluso en las diagonales. Las clulas tienen dos estados: estn "vivas" o "muertas" (o "encendidas" y "apagadas"). El estado de la malla evoluciona a lo largo de unidades de tiempo discretas (se podra decir que por turnos). El estado de todas las clulas se tiene en cuenta para calcular el estado de las mismas al turno siguiente. Todas las clulas se actualizan simultneamente.tablero de juegoturnostablero de juegoturnos Una celda muerta con exactamente 3 celdas vecinas vivas "nace" (al turno siguiente estar viva). Una celda muerta con exactamente 3 celdas vecinas vivas "nace" (al turno siguiente estar viva). Una celda viva con 2 o 3 celdas vecinas vivas sigue viva, en otro caso muere o permanece muerta ( por "soledad" o "superpoblacin") Una celda viva con 2 o 3 celdas vecinas vivas sigue viva, en otro caso muere o permanece muerta ( por "soledad" o "superpoblacin") http://www.granvino.com/jam/stuff/juegos/gamoliyas/spanish/index.htm Diapositiva 5 1970s-1980s Christopher Langton fue un investigador poco convencional, con una carrera acadmica sin distinciones que lo llev a conseguir un trabajo programando mainframes para un hospital. Lo cautiv el Juego de la Vida de Conway, y empez a perseguir la idea que una computadora puede emular criaturas vivas. Tras aos de estudio, empez a intentar actualizar el autmata celular de Von Neumann y el trabajo de Edgar F. Codd, que simplific el de veintinueve estados de Von Neumann a uno con slo ocho estados. Consigui el primer organismo computacional auto replicado en octubre de 1979, usando simplemente un ordenador de sobremesa Apple II. Entr al programa de graduados del Logic of Computers Group el ao 1982, a los 33 aos, y ayud a crear una nueva disciplina. Christopher Langton fue un investigador poco convencional, con una carrera acadmica sin distinciones que lo llev a conseguir un trabajo programando mainframes para un hospital. Lo cautiv el Juego de la Vida de Conway, y empez a perseguir la idea que una computadora puede emular criaturas vivas. Tras aos de estudio, empez a intentar actualizar el autmata celular de Von Neumann y el trabajo de Edgar F. Codd, que simplific el de veintinueve estados de Von Neumann a uno con slo ocho estados. Consigui el primer organismo computacional auto replicado en octubre de 1979, usando simplemente un ordenador de sobremesa Apple II. Entr al programa de graduados del Logic of Computers Group el ao 1982, a los 33 aos, y ayud a crear una nueva disciplina. El anuncio oficial de Langton de la conferencia "Artificial Life I" fue la primera descripcin de un campo que avance casi no exista: El anuncio oficial de Langton de la conferencia "Artificial Life I" fue la primera descripcin de un campo que avance casi no exista: Diapositiva 6 Primera descripcin de vida artificial, conferencia de Langton La vida artificial es el estudio de sistemas artificiales que exhiben comportamientos caractersticos de sistemas vivos naturales. Es la bsqueda de una explicacin de la vida en cualquiera de sus posibles manifestaciones, sin restricciones a un ejemplo particular que haya evolucionado en la Tierra. Estn incluidos experimentos biolgicos y qumicos, simulaciones por ordenador, e iniciativas puramente tericas. Los procesos que ocurren en una escala molecular, social y evolutiva son objeto de investigacin. El objetivo final es extraer la forma lgica de los sistemas vivientes La vida artificial es el estudio de sistemas artificiales que exhiben comportamientos caractersticos de sistemas vivos naturales. Es la bsqueda de una explicacin de la vida en cualquiera de sus posibles manifestaciones, sin restricciones a un ejemplo particular que haya evolucionado en la Tierra. Estn incluidos experimentos biolgicos y qumicos, simulaciones por ordenador, e iniciativas puramente tericas. Los procesos que ocurren en una escala molecular, social y evolutiva son objeto de investigacin. El objetivo final es extraer la forma lgica de los sistemas vivientes Diapositiva 7 Simulacin de modelos naturales Las hormigas son insectos sociales que viven en colonias y que, debido a su colaboracin mutua, son capaces de mostrar comportamientos complejos y realizar tareas difciles desde el punto de vista de una hormiga individual. Las hormigas son insectos sociales que viven en colonias y que, debido a su colaboracin mutua, son capaces de mostrar comportamientos complejos y realizar tareas difciles desde el punto de vista de una hormiga individual. Los algoritmos de CDH se inspiran directamente en el comportamiento de las colonias reales de hormigas para solucionar problemas de optimizacin combinatoria Los algoritmos de CDH se inspiran directamente en el comportamiento de las colonias reales de hormigas para solucionar problemas de optimizacin combinatoria Diapositiva 8 Interaccin entre sistemas inteligentes La interaccin entre sistemas inteligentes es un tema intermedio entre sistemas inteligentes aislados y las sociedades, las cuales abarcan una gran cantidad de sistemas inteligentes. Pero tiene un gran valor prctico, porque esto es lo que hacemos diariamente: interactuamos con otros sistemas inteligentes La interaccin entre sistemas inteligentes es un tema intermedio entre sistemas inteligentes aislados y las sociedades, las cuales abarcan una gran cantidad de sistemas inteligentes. Pero tiene un gran valor prctico, porque esto es lo que hacemos diariamente: interactuamos con otros sistemas inteligentes Diapositiva 9 Las hormigas, son capaces de seguir la ruta ms corta en su camino de ida y vuelta entre la colonia y una fuente de abastecimiento. Esto es debido a que las hormigas pueden "transmitirse informacin" entre ellas gracias a que cada una de ellas, al desplazarse, va dejando un rastro de una sustancia llamada feromona a lo largo del camino seguido. As, mientras una hormiga aislada se mueve de forma esencialmente aleatoria, los "agentes" de una colonia de hormigas detectan el rastro de feromona dejado por otras hormigas y tienden a seguir dicho rastro. stas a su vez van dejando su propia feromona a lo largo del camino recorrido y por tanto lo hacen ms atractivo, puesto que se ha reforzado el rastro de feromona. Sin embargo, la feromona tambin se va evaporando con el paso del tiempo provocando que el rastro de feromona sufra, por otro lado, cierto debilitamiento. En definitiva, puede decirse que el proceso se caracteriza por una retroalimentacin positiva, en la que la probabilidad con la que una hormiga escoge un camino aumenta con el nmero de hormigas que previamente hayan elegido el mismo camino. Diapositiva 10 Modelo natural Diapositiva 11 El primer algoritmo basado en la optimizacin mediante colonias de hormigas fue aplicado al Problema del Viajante Diapositiva 12 Problemas a resolver mediante CDH Los algoritmos basados en colonias de hormigas son muy tiles para resolver problema como : Los algoritmos basados en colonias de hormigas son muy tiles para resolver problema como : combinatoria. combinatoria. Asignacin de recursos. Asignacin de recursos. Rutas de transporte. Rutas de transporte. Todo aquello en donde se necesita minimizar o maximizar un resultado. Todo aquello en donde se necesita minimizar o maximizar un resultado. En general cualquier problemas de optimizacin En general cualquier problemas de optimizacin Diapositiva 13 Minera de datos, su importancia en la simulacin Cuando se crean simulaciones, se genera una cantidad inmensa de informacin Cuando se crean simulaciones, se genera una cantidad inmensa de informacin La minera de datos nos ayuda, a extraer informacin til de un gran volumen de datos La minera de datos nos ayuda, a extraer informacin til de un gran volumen de datos Bajo el nombre de minera de datos se engloban un conjunto de tcnicas encaminadas a la extraccin de conocimiento procesable, implcito en las bases de datos. Bajo el nombre de minera de datos se engloban un conjunto de tcnicas encaminadas a la extraccin de conocimiento procesable, implcito en las bases de datos.bases de datosbases de datos Diapositiva 14 Ejemplos de uso de la minera de datos Deteccin de hbitos de compra en supermercados Deteccin de hbitos de compra en supermercados Patrones de fuga : existe un comprensible inters en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia. Patrones de fuga : existe un comprensible inters en detectar cuanto antes aquellos clientes que puedan estar pensando en rescindir sus contratos para, posiblemente, pasarse a la competencia. Un caso anlogo es el de la deteccin de transacciones de blanqueo de dinero o de fraude en el uso de tarjetas de crdito o de servicios de telefona mvil Un caso anlogo es el de la deteccin de transacciones de blanqueo de dinero o de fraude en el uso de tarjetas de crdito o de servicios de telefona mvil Diapositiva 15 Fases de un Proyecto de Minera de Datos El proceso de minera de datos pasa por las siguientes fases: El proceso de minera de datos pasa por las siguientes fases: Filtrado de datos se eliminan valores incorrectos, no vlidos, desconocidos... segn las necesidades y el algoritmo a usar Filtrado de datos se eliminan valores incorrectos, no vlidos, desconocidos... segn las necesidades y el algoritmo a usar Filtrado de datos Filtrado de datos Seleccin de Variables La seleccin de caractersticas reduce el tamao de los datos eligiendo las variables ms influyentes en el problema Seleccin de Variables La seleccin de caractersticas reduce el tamao de los datos eligiendo las variables ms influyentes en el problema Seleccin de Variables Seleccin de Variables Extraccin de Conocimiento se obtiene un modelo de conocimiento, que representa patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema o relaciones de asociacin entre dichas Extraccin de Conocimiento se obtiene un modelo de conocimiento, que representa patrones de comportamiento observados en los valores de las variables del problema o relaciones de asociacin entre dichas Extraccin de ConocimientoExtraccin de Conocimiento Interpretacin y Evaluacin Una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validacin, comprobando que las conclusiones que arroja son vlidas y suficientemente satisfactorias Interpretacin y Evaluacin Una vez obtenido el modelo, se debe proceder a su validacin, comprobando que las conclusiones que arroja son vlidas y suficientemente satisfactoriasInterpretacin y EvaluacinInterpretacin y Evaluacin Diapositiva 16 Minera de datos y otras disciplinas anlogas Es difcil definir las fronteras existentes entre la minera de datos y disciplinas anlogas, como pueden serlo la estadstica, la inteligencia artificial Es difcil definir las fronteras existentes entre la minera de datos y disciplinas anlogas, como pueden serlo la estadstica, la inteligencia artificial El hecho es, que en la prctica la totalidad de los modelos y algoritmos de uso general en minera de datos redes neuronales, rboles de regresin y clasificacin, modelos logsticos, anlisis de componentes principales, etc. gozan de una tradicin relativamente larga en otros campos. El hecho es, que en la prctica la totalidad de los modelos y algoritmos de uso general en minera de datos redes neuronales, rboles de regresin y clasificacin, modelos logsticos, anlisis de componentes principales, etc. gozan de una tradicin relativamente larga en otros campos. Diapositiva 17 Estadstica Anlisis de varianza, mediante el cual se contrasta la existencia de diferencias significativas entre las medidas de una o ms variables continuas en grupo de poblacin distintos Anlisis de varianza, mediante el cual se contrasta la existencia de diferencias significativas entre las medidas de una o ms variables continuas en grupo de poblacin distintos Anlisis de varianza Anlisis de varianza Ji cuadrado: por medio del cual se realiza el contraste la hiptesis de dependencia entre variables Ji cuadrado: por medio del cual se realiza el contraste la hiptesis de dependencia entre variables Ji cuadrado Ji cuadrado Anlisis discriminante: permite la clasificacin de individuos en grupos que previamente se han establecido Anlisis discriminante: permite la clasificacin de individuos en grupos que previamente se han establecido Anlisis discriminante Anlisis discriminante Series de tiempo: permite el estudio de la evolucin de una variable a travs del tiempo para, a partir de ese conocimiento Series de tiempo: permite el estudio de la evolucin de una variable a travs del tiempo para, a partir de ese conocimiento Series de tiempo Series de tiempo Diapositiva 18 Informtica Algoritmos genticos: Son mtodos numricos de optimizacin, en los que aquella variable o variables que se pretenden optimizar junto con las variables de estudio constituyen un segmento de informacin Algoritmos genticos: Son mtodos numricos de optimizacin, en los que aquella variable o variables que se pretenden optimizar junto con las variables de estudio constituyen un segmento de informacin Algoritmos genticos Algoritmos genticos Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados a partir de reglas prcticas extradas del conocimiento de experto Sistemas Expertos: Son sistemas que han sido creados a partir de reglas prcticas extradas del conocimiento de experto Sistemas Expertos Sistemas Expertos Redes neuronales: Genricamente, son mtodos de proceso numrico en paralelo, en el que las variables interactan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener unas salidas. Redes neuronales: Genricamente, son mtodos de proceso numrico en paralelo, en el que las variables interactan mediante transformaciones lineales o no lineales, hasta obtener unas salidas. Redes neuronales Redes neuronales