Murmúrios de estorninhos se formam quando a luz do dia desaparece sobre seus locais de poleiro. Shutterstock/Albert Beukhof

A palavra enxame muitas vezes carrega conotações negativas – pense em pragas bíblicas de gafanhotos ou ruas cheias de compradores de última hora durante a correria do Natal. No entanto, a enxameação é essencial para a sobrevivência de muitos coletivos de animais. E agora a pesquisa sobre enxames tem o potencial de mudar as coisas para os humanos também.

As abelhas enxameiam para fazer suas procurar novas colônias mais efetivo. Bandos de estorninhos usam murmúrios deslumbrantes para fugir e confundir predadores. Estes são apenas dois exemplos da natureza, mas o enxame pode ser visto em quase todos os cantos do reino animal.

Pesquisas de matemáticos, biólogos e cientistas sociais estão nos ajudando a entender a enxameação e a controlar seu poder. Já está sendo usado para controle de multidão, gestão de tráfego e para entender o propagação de doenças infecciosas. Mais recentemente, está começando a moldar a forma como usamos dados para assistência médica, operamos drones em conflitos militares e tem sido usado para vencer probabilidades de apostas quase intransponíveis em eventos esportivos.

Um enxame é um sistema maior que a soma de suas partes. Assim como muitos neurônios formam um cérebro capaz de pensamento, memória e emoção, grupos de animais podem agir em uníssono para formar um “supercérebro”, exibindo um comportamento altamente complexo não visto em animais individuais.

O especialista em vida artificial Craig Reynolds revolucionou o estudo da enxameação em 1986 com a publicação do modelo Boids simulação de computador. O modelo Boids divide o enxame em um conjunto simples de regras.

Os Boids (bird-oids) na simulação, como avatares ou personagens de um videogame, são instruídos a se mover na mesma direção que seus vizinhos, se mover em direção à posição média de seus vizinhos e evitar colisões com outros boids.

As simulações de Boids são incrivelmente precisas quando comparadas com enxames reais.

O modelo Boids sugere que o enxame não precisa de líderes para coordenar o comportamento – como pedestres no centro de uma cidade, em vez de uma visita guiada a um museu. O comportamento complexo que vemos em enxames surge de interações entre indivíduos seguindo as mesmas regras simples em paralelo. Na linguagem da física, esse fenômeno é conhecido como emergência.

A mente da colmeia

Em 2016, a empresa de tecnologia dos EUA IA unânime usou o poder da inteligência de enxame para ganhar a aposta “superfecta” do Kentucky Derby, prevendo com sucesso o primeiro, segundo, terceiro e quarto colocados na famosa corrida de cavalos dos EUA.

Especialistas da indústria e algoritmos convencionais de aprendizado de máquina fez faixas de previsões incorretas. No entanto, os entusiastas de corridas amadores recrutados pela Unanimous AI reuniram seus conhecimentos para vencer o Probabilidades 541/1.

 Apostadores esperançosos apostam milhões de dólares no Kentucky Derby todos os anos. Shutterstock/Cheryl Ann Quigley

O sucesso dos voluntários está na forma como suas previsões foram geradas. Em vez de votar nos pilotos e agregar suas escolhas, os voluntários usaram Plataforma de inteligência de enxame da Unanimous AI para participar de um cabo de guerra digital em tempo real, inspirado por enxames de pássaros e abelhas.

Todos os voluntários puxaram simultaneamente um botão para suas respectivas escolhas. Isso permitiu que as pessoas mudassem suas preferências em resposta às ações dos outros (por exemplo, uma pessoa pode ter mudado para sua segunda escolha, B, em vez de sua primeira escolha, C, se viu que A e B eram os favoritos claros ).

Responder uns aos outros em tempo real permitiu que os voluntários da Unanimous AI superassem coletivamente indivíduos altamente informados.

Além do mais, se as escolhas individuais mais frequentes dos voluntários determinassem a ordenação, apenas o vencedor 2016 e favorito dos apostadores, Nyquist, teria sido colocado corretamente.

Preocupações com a saúde

Tecnologias de enxameação semelhantes também são de crescente interesse no saúde setor, onde falar de uma revolução da IA está solicitando preocupações crescentes com a privacidade do paciente.

Como a dependência de técnicas baseadas em dados na área da saúde aumenta, assim como a demanda por extensos conjuntos de dados de pacientes. Uma forma de atender a essas demandas é agrupar informações entre instituições e, em alguns casos, países.

No entanto, a transferência de dados do paciente geralmente está sujeita a regulamentos rigorosos de proteção de dados. Uma solução para esse problema é usar apenas dados internos, embora isso geralmente ocorra às custas da precisão do diagnóstico.

Uma alternativa reside na enxameação. Pesquisadores acreditam que inteligência de enxame pode preservar a precisão do diagnóstico sem a necessidade de troca de dados brutos entre as instituições.

Estudos preliminares demonstraram que a descentralização do armazenamento de dados em uma rede de nós interativos pode proporcionar às instituições o benefício da sabedoria compartilhada. Isso significa que não há um hub central coordenando o fluxo de informações e as instituições não podem acessar os dados privados dos pacientes umas das outras.

O aprendizado de máquina centralizado usa dados carregados em um hub compartilhado onde o aprendizado de máquina ocorre usando todos os dados disponíveis. Em sistemas descentralizados, cada instituição armazena separadamente seus dados em seu próprio nó. O aprendizado de máquina acontece localmente em cada nó (usando apenas dados internos), mas os resultados do aprendizado de máquina são compartilhados entre a rede, para benefício de todos os nós. Esse processo garante que os dados brutos do paciente não sejam trocados entre as instituições, preservando a privacidade do paciente.
Enxames de drones podem em breve povoar o campo de batalha. Shutterstock / Fotografia de Andy Dean

Enxames e guerra

A tecnologia dos drones é cada vez mais usada no combate na linha de frente, nos últimos tempos principalmente por forças ucranianas no Conflito Rússia-Ucrânia em curso. No entanto, tal como está, a tecnologia convencional de drones requer supervisão individual.

Pesquisa de defesa atual visa facilitar a comunicação entre drones, permitindo que um controlador opere enxames de drones. O desenvolvimento dessa tecnologia promete melhorar muito a escalabilidade, reconhecimento e impressionante capacidades de drones de combate, permitindo a retransmissão contínua de informações dentro de grupos de drones.

À medida que a pesquisa se aprofunda no enxame, encontramos um mundo onde a ação coletiva cria complexidade, adaptabilidade e eficiência. À medida que a tecnologia evolui, o papel da inteligência do enxame deve crescer, entrelaçando nosso mundo com a dinâmica fascinante dos enxames.

Sobre o autor

Samuel Johnson, Candidato a DPhil em Biologia Matemática, Universidade de Oxford

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.