I mormorii degli storni si formano mentre la luce del giorno svanisce sui loro siti di posatoio. Shutterstock/Albert Beukhof

La parola sciame ha spesso connotazioni negative: si pensi alle piaghe bibliche delle locuste o alle strade principali piene di acquirenti dell'ultimo minuto durante la corsa natalizia. Tuttavia, lo sciame è essenziale per la sopravvivenza di molti collettivi animali. E ora la ricerca sullo sciame ha il potenziale per cambiare le cose anche per gli esseri umani.

Le api sciamano per fare il loro ricerca di nuove colonie più efficace. Uso di stormi di storni abbaglianti mormorii per eludere e confondere i predatori. Questi sono solo due esempi dalla natura, ma lo sciame può essere visto in quasi ogni angolo del regno animale.

La ricerca di matematici, biologi e scienziati sociali ci sta aiutando a comprendere lo sciame e a sfruttarne il potere. È già in uso per controllo della folla, gestione del traffico e per capire il diffusione di malattie infettive. Più di recente, sta iniziando a plasmare il modo in cui utilizziamo i dati per l'assistenza sanitaria, gestiamo i droni nei conflitti militari ed è stato utilizzato per battere quote di scommesse quasi insormontabili negli eventi sportivi.

Uno sciame è un sistema che è più grande della somma delle sue parti. Proprio come molti neuroni formano un cervello capace di pensiero, memoria ed emozione, gruppi di animali possono agire all'unisono per formare un "super cervello", mostrando comportamenti altamente complessi che non si vedono nei singoli animali.

L'esperto di vita artificiale Craig Reynolds ha rivoluzionato lo studio dello sciame nel 1986 con la pubblicazione del Modello Boidi Simulazione computerizzata. Il modello Boids scompone lo sciame in un semplice insieme di regole.

Ai Boid (bird-oid) nella simulazione, come avatar o personaggi di un videogioco, viene chiesto di muoversi nella stessa direzione dei loro vicini, di muoversi verso la posizione media dei loro vicini ed evitare collisioni con altri boid.

Le simulazioni di Boid sono sorprendentemente accurate se confrontate con gli sciami reali.

Il modello Boids suggerisce che lo swarming non ha bisogno di leader per coordinare il comportamento, come i pedoni in un centro cittadino piuttosto che una visita guidata a un museo. Il comportamento complesso che vediamo negli sciami nasce dalle interazioni tra individui che seguono le stesse semplici regole in parallelo. Nel linguaggio della fisica, questo fenomeno è noto come emersione.

La mente alveare

Nel 2016, azienda tecnologica statunitense AI unanime ha usato il potere dell'intelligenza dello sciame per vincere la scommessa "superfecta" del Kentucky Derby, prevedendo con successo il primo, il secondo, il terzo e il quarto posto nella famosa corsa di cavalli degli Stati Uniti.

Esperti del settore ed algoritmi convenzionali di apprendimento automatico fatto una serie di previsioni errate. Tuttavia, gli appassionati di corse amatoriali reclutati da Unanimous AI hanno unito le loro conoscenze per battere il 541/1 probabilità.

 Scommettitori speranzosi scommettono milioni di dollari ogni anno sul Kentucky Derby. Shutterstock / Cheryl Ann Quigley

Il successo dei volontari risiedeva nel modo in cui venivano generate le loro previsioni. Invece di votare i corridori e aggregare le loro scelte, i volontari hanno utilizzato La piattaforma di swarm intelligence di AI unanime per partecipare a un tiro alla fune digitale in tempo reale, ispirato a sciami di uccelli e api.

Tutti i volontari hanno tirato simultaneamente un quadrante verso le rispettive scelte. Ciò ha consentito alle persone di modificare le proprie preferenze in risposta alle azioni degli altri (ad esempio, una persona potrebbe essere passata alla seconda scelta, B, piuttosto che alla prima scelta, C, se vedeva che A e B erano i chiari favoriti ).

Rispondersi reciprocamente in tempo reale ha consentito ai volontari di Unanimous AI di superare collettivamente le prestazioni individui altamente informati.

Inoltre, se le scelte individuali più frequenti dei volontari determinassero l'ordine, solo il Vincitore 2016 ed preferito dagli allibratori, Nyquist, sarebbe stato posizionato correttamente.

Preoccupazioni per la salute

Simili tecnologie di sciame sono anche di crescente interesse per il assistenza sanitaria settore, dove parlare di una rivoluzione dell'IA sta sollecitando crescenti preoccupazioni sulla privacy dei pazienti.

Come la dipendenza da tecniche basate sui dati in ambito sanitario aumenta, così come la domanda di ampi set di dati sui pazienti. Un modo per soddisfare queste richieste è mettere in comune le informazioni tra le istituzioni e, in alcuni casi, i paesi.

Tuttavia, il trasferimento dei dati dei pazienti è spesso soggetto a severe norme sulla protezione dei dati. Una soluzione a questo problema consiste nell'utilizzare solo dati interni, sebbene ciò spesso vada a scapito dell'accuratezza diagnostica.

Un'alternativa sta nello sciame. I ricercatori ritengono che l'intelligenza dello sciame possa farlo preservare l'accuratezza diagnostica senza la necessità di scambio di dati grezzi tra le istituzioni.

Studi preliminari hanno dimostrato che decentralizzare l'archiviazione dei dati in una rete di nodi interagenti può offrire alle istituzioni il vantaggio di una saggezza condivisa. Ciò significa che non esiste un hub centrale che coordini il flusso di informazioni e le istituzioni non possono accedere reciprocamente ai dati privati ​​dei pazienti.

L'apprendimento automatico centralizzato utilizza i dati caricati su un hub condiviso in cui l'apprendimento automatico avviene utilizzando tutti i dati disponibili. Nei sistemi decentralizzati, ogni istituzione memorizza separatamente i propri dati nel proprio nodo. L'apprendimento automatico avviene localmente in ogni nodo (utilizzando solo dati interni), ma i risultati dell'apprendimento automatico sono condivisi tra la rete, a vantaggio di tutti i nodi. Questo processo garantisce che i dati grezzi del paziente non vengano scambiati tra le istituzioni, preservando la privacy del paziente.
Sciami di droni potrebbero presto popolare il campo di battaglia. Shutterstock / Fotografia di Andy Dean

Sciami e guerra

La tecnologia dei droni è sempre più utilizzata nei combattimenti in prima linea, negli ultimi tempi in particolare da Forze ucraine nel conflitto russo-ucraino in corso. Tuttavia, allo stato attuale, la tecnologia convenzionale dei droni richiede supervisione uno a uno.

Ricerca sulla difesa in corso mira a facilitare la comunicazione tra droni, consentendo a un controllore di gestire sciami di droni. Lo sviluppo di tale tecnologia promette di migliorare notevolmente la scalabilità, ricognizione ed suggestivo capacità dei droni da combattimento consentendo la trasmissione continua di informazioni all'interno di gruppi di droni.

Man mano che la ricerca approfondisce lo sciame, troviamo un mondo in cui l'azione collettiva crea complessità, adattabilità ed efficienza. Man mano che la tecnologia si evolve, il ruolo dell'intelligenza degli sciami è destinato a crescere, intrecciando il nostro mondo con le affascinanti dinamiche degli sciami.

Circa l'autore

Samuel Johnson, DPhil Candidate in Biologia Matematica, Università di Oxford

Questo articolo è ripubblicato da The Conversation sotto una licenza Creative Commons. Leggi il articolo originale.