A-Life: Investigación sobre Evolución y Vida Artificial

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Enlace a nuevo libro: Desarrollo fácil y paso a paso de aplicaciones para Android usando MIT App Inventor

La vida ha solucionado problemas que hoy en día ni siquiera sabemos como resolverlos con máquinas: ¿Cómo una persona puede identificar determinados objetos, animales y otras personas en una fotografía? ¿Cómo un gato puede desplazarse con gran agilidad por terrenos agrestes? ¿Cómo los organismos se auto-reparan, es decir, se curan sus heridas? ¿Cómo la vida se adapta a condiciones cambiantes del medioambiente? . Las capacidades de los seres vivos son grandiosas y se busca que nuestras máquinas las tengan. Ejemplos:

El primer paso es conocer como la vida funciona y cómo evolucionó. Si pudiésemos repetir aquel proceso evolutivo del desarrollo de la visión y del oído en un algoritmo podríamos resolver el problema de hacer búsquedas en material audiovisual.

Contenido de la investigación

  1. Libro de libre descarga: "Simulación: Conceptos y programación". Las reglas que se deben considerar para implementar simulaciones de vida artificial, desde el generador de números aleatorios, las distribuciones en las variables aleatorias y los modelos matemáticos.
  2. Libro de libre descarga: Desarrollo de un evaluador de expresiones algebraicas. Usado en las simulaciones de regresión simbólica.
  3. Libro de libre descarga: Desarrollo de un evaluador de expresiones algebraicas. Versión 2.0. Usado en las simulaciones de regresión simbólica.
  4. Descarga: Códigos fuentes de los evaluadores de expresiones
  5. ¿Cómo simular el proceso de adaptación de los seres vivos a un ambiente? Dado un conjunto de datos, se busca la curva o función algebraica o algoritmo que mejor coincida con esos datos haciendo uso de la filosofía de los algoritmos genéticos. Este proceso se conoce como Regresión Simbólica. Se requiere el componente de evaluador de expresiones.
  6. Buscando la mejor ecuación o expresión algebraica que se adapte a una serie de tiempo (evolución gramatical): Investigación en curso
  7. Identificación de patrones de comportamiento en series de tiempo generando algoritmos en forma aleatoria: Investigación en curso
  8. Ambientes, sensores y adaptación
  9. Universo y vida
  10. Independencia del Algoritmo Evolutivo
  11. Torneo
  12. Hipótesis

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