Computação evolutiva gera melhores árvores de decisão
Com informações da Agência Fapesp - 16/08/2012
Programa desenvolvido na USP de São Carlos cria e seleciona programas geradores de Árvores de Decisão, ferramentas capazes de fazer previsões. Pesquisa foi premiada nos Estados Unidos, no maior evento de computação evolutiva.
Árvores de Decisão são programas que dão aos computadores a capacidade de fazer previsões a partir da análise de dados históricos.
A técnica pode, por exemplo, auxiliar o diagnóstico médico ou a análise de risco de aplicações financeiras.
Mas, para ter a melhor previsão, é necessário o melhor programa gerador de Árvores de Decisão.
Para alcançar esse objetivo, pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos, se inspiraram na teoria evolucionista de Charles Darwin.
"Desenvolvemos um algoritmo evolutivo, ou seja, que [imita] o processo de evolução humana para gerar soluções", disse Rodrigo Coelho Barros, doutorando do Laboratório de Computação Bioinspirada (BioCom) do ICMC.
A computação evolutiva, explicou Rodrigo, é uma das várias técnicas bioinspiradas, ou seja, que buscam na natureza soluções para problemas computacionais.
"É notável como a natureza encontra soluções para problemas extremamente complicados. Não há dúvidas de que precisamos aprender com ela", disse Rodrigo.
Segundo Rodrigo, o software desenvolvido em seu doutorado é capaz de criar automaticamente programas geradores de Árvores de Decisão. Para isso, faz cruzamentos aleatórios entre os códigos de programas já existentes, gerando "filhos".
"Esses 'filhos' podem eventualmente sofrer mutações e evoluir. Após um tempo, é esperado que os programas de geração de Árvores de Decisão evoluídos sejam cada vez melhores e nosso algoritmo seleciona o melhor de todos", afirmou Rodrigo.
Mas, enquanto o processo de seleção natural na espécie humana leva centenas ou até milhares de anos, na computação dura apenas algumas horas, dependendo do problema a ser resolvido. "Estabelecemos cem gerações como limite do processo evolutivo", contou Rodrigo.
O software desenvolvido por Rodrigo se insere na área de hiper-heurísticas, tópico recente na área de computação evolutiva, que tem como objetivo a geração automática de heurísticas personalizadas para uma determinada aplicação ou conjunto de aplicações.
"É um passo preliminar em direção ao grande objetivo da inteligência artificial: o de criar máquinas capazes de desenvolver soluções para problemas sem que sejam explicitamente programadas para tal", detalhou Rodrigo.
Artigo: A hyper-heuristic evolutionary algorithm for automatically designing decision-tree algorithms
Autores: Rodrigo Coelho Barros, Márcio Porto Basgalupp, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Alex Freitas
Revista: Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference