सॉफ्टवेयर और बायो-मिमिरी

Question

मुझे आश्चर्य है कि क्या कोई जीवविज्ञान का लाभ उठाते हुए किसी भी सॉफ्टवेयर तकनीक के बारे में जानता है? उदाहरण के लिए रोबोटिक्स दुनिया में बहुत सारे हैं लेकिन सॉफ्टवेयर के बारे में क्या?

Answer 1

कई अवधारणाओं मूल रूप से जीव विज्ञान में मनाया की तरह कृत्रिम जीवन सॉफ्टवेयर में इस्तेमाल किया गया है। उदाहरण के लिए Genetic Algorithm (जीए)।

Artificial life (AL) को उजागर करता है/सामग्री से संबोधित कर रहे जीव विज्ञान अपूर्ण कोड के लिए इस तरह के रूप लचीलापन टुकड़े, के कई सिद्धांतों का उपयोग करता है, अपूर्ण प्रजनन (कुछ कार्यान्वयन में, यह भी यौन, यानी बहु orginanisms संचालित, प्रजनन) और गैर-लक्ष्य-संचालित उपयोगिता फ़ंक्शन। एएल का एक दिलचस्प परिणाम, पारिस्थितिकी या महामारी विज्ञान (मुख्य रूप से जीवविज्ञान से प्रभावित डोमेन) जैसे डोमेन में देखी गई मैक्रो घटनाओं का सहज उत्पादन है, जैसे कि परजीवी के उद्भव और यहां तक ​​कि उन जीवों का भी जो परजीवी का लाभ उठाते हैं, या सूक्ष्म शिकारी- शिकार संबंधों।

शायद सॉफ्टवेयर को कंप्यूटिंग में कुछ प्रयोगों के साथ "पूर्ण सर्कल" चलाया जा सकता है जिसमें वास्तविक (कार्बन-आधारित) डीएनए (या आरएनए) अणु शामिल हैं! प्रोफेसर एल्डमैन (आरएसए प्रसिद्धि के) द्वारा original experiment in this area (PDF link), जिन्होंने विभिन्न डीएनए अणुओं के साथ एक ग्राफ से संबंधित समस्या (एक हैमिल्टनियन ग्राफ) के विभिन्न तत्वों को कोड किया और जैव-रसायन शास्त्र की विशाल समानांतर कंप्यूटिंग शक्ति को बाकी किया और हल किया मुसीबत !

डिजिटल दुनिया में वापस, लेकिन जीवविज्ञान से एक मजबूत प्रेरणा और वास्तव में सेरेब्रल प्रांतस्था की शरीर रचना से, और तंत्रिका विज्ञान क्षेत्र में कई सैद्धांतिक और नैदानिक ​​अवलोकनों से, हमारे पास Neural Networks (एनएन) है। एनएन के क्षेत्र में, शायद एक विशेष नोटिस के योग्य, Numenta's Hierarchical Temporal Memory model है, हालांकि यह केवल [समझ में आता है] नव-प्रांतस्था केवल बहुत ही कमजोर है, इस विचार को प्रस्तुत करता है कि सभी क्षेत्रों में और उसी पर एक ही एल्गोरिदम लागू होता है मस्तिष्क द्वारा संचालित संज्ञानात्मक प्रक्रिया के सभी स्तर, एक विचार मुख्य रूप से जैविक, रचनात्मक और सबूत के अन्य रूपों द्वारा समर्थित है।

Answer 2

यदि आपका प्रश्न है "क्या जैविक विचारों का उपयोग सॉफ्टवेयर को अनुकूलित करने के लिए किया गया है?" तो जेनेटिक प्रोग्रामिंग (http://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_programming) एक उदाहरण है। विकिपीडिया लेख से:

कृत्रिम बुद्धि में, आनुवांशिक प्रोग्रामिंग (जीपी) जैविक विकास से प्रेरित एक विकासवादी एल्गोरिदम-आधारित पद्धति है जो उपयोगकर्ता परिभाषित कार्य करने वाले कंप्यूटर प्रोग्राम खोजने के लिए जैविक विकास से प्रेरित है। यह जेनेटिक एल्गोरिदम (जीए) का एक विशेषज्ञ है जहां प्रत्येक व्यक्ति एक कंप्यूटर प्रोग्राम है। इसलिए यह एक मशीन लर्निंग तकनीक है जो किसी प्रोग्रामिंग परिदृश्य के अनुसार कंप्यूटर प्रोग्राम की आबादी को अनुकूलित करने के लिए उपयोग की जाती है जो किसी दिए गए कम्प्यूटेशनल कार्य को करने की प्रोग्राम की क्षमता द्वारा निर्धारित होती है।

यदि आपका प्रश्न है "जीवविज्ञान से कौन सी सॉफ्टवेयर तकनीकों को प्रेरित किया गया है?" तो अधिक आम तौर पर http://en.wikipedia.org/wiki/Bio-inspired_computing देखें। मैं उम्मीद करता हूं कि एंटी-स्वार (http://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization) और तंत्रिका नेटवर्क (http://en.wikipedia.org/wiki/Neural_network_software) जैसी कई अन्य विधियों का भी उपयोग किया जा सकता है।

Answer 3

Artificial Neural Networks एक और क्लासिक उदाहरण है। सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन पैटर्न सिस्टम की जटिलता और जटिल प्रणालियों के व्यवहार की भविष्यवाणी करता है।

Answer 4

Ant colony optimization, एक खोज/अनुकूलन पद्धति, और Conway's Game of Life

Answer 5

अधिकांश उत्तर अभी तक एआई के बारे में बात करते हैं।आपके प्रश्न का शीर्षक सॉफ़्टवेयर की तरफ इशारा करता है जो पता लगाने के क्रम में खुद को छुपाता है।

हमें वायरस मिले।

हम वायरस शिकारी मिल गया ...

मेरे अपने आप को, मैं भी अपने खुद के कार्यक्रमों में कुछ कीड़े छुपा दिया ... :(

Answer 6

एलन Kay (वस्तु प्रौद्योगिकी अग्रणी) के बारे में विस्तार से बात की OOP प्रतिमान में जीव विज्ञान के प्रभाव। वह के बारे में विचारों की एक श्रृंखला मिला है कैसे वस्तुओं "सेल" और तरीका है कि कोशिकाओं बड़े पैमाने पर उत्पादन करने के लिए आर्किटेक्चर पैमाने पर कर सकते हैं करने के लिए एक समान तरीके से कि OOP तराजू की तरह हैं ...

आप अपने ट्यूरिंग अवॉर्ड स्पीच में इसका थोड़ा सा अनुसरण कर सकते हैं: http://video.google.com/videoplay?docid=-2950949730059754521# - लगभग 30:55 अंक