Características do cérebro As moscas de Drosophila podem se tornar a base para os motores de busca da próxima geração.
Praticamente todos os motores de busca modernos realizam seu trabalho comparando características semelhantes. Por exemplo, comparando duas músicas de diferentes artistas, o computador avalia o gênero de música, tempo, gênero do cantor, um conjunto de instrumentos musicais e muitas outras características distintivas. Todos esses atributos são atribuídos um valor de 0 a 10, por exemplo, e com base em valores numéricos, um determinado número médio, chamado de soma hash, é calculado. E quando um computador procura algo, ele faz isso comparando somas de hash, nem cada atributo individualmente. Este é um lado forte e fraco dos motores de busca. Ao simplificar o procedimento de comparação, os sistemas realizam a pesquisa muito rapidamente, mas devido a essa mesma simplificação, as coisas que não têm a menor relação com as informações solicitadas podem aparecer nos resultados da pesquisa.
Estudos realizados por cientistas do Instituto Salk para Estudos Biológicos mostraram que o cérebro das moscas de Drosophila também usa procedimentos de indexação e busca para permitir que a mosca sobreviva em diferentes condições ambientais. Se, por exemplo, a mosca aprendeu que o cheiro de uma laranja está associado com comida, então, no futuro, sempre voará para esse cheiro. E os processos que ocorrem no cérebro da mosca Drosophila são fundamentalmente diferentes dos algoritmos dos mecanismos de pesquisa. E os princípios do cérebro Drosophila podem ser usados para criar mecanismos de busca e algoritmos mais sofisticados.
Quando a mosca sente um novo cheiro para ele, uma combinação única de 50 neurônios pode ser ativada nele. Em vez de reduzir o número de neurônios que armazenam o odor até 10, como fazem os algoritmos computacionais, o cérebro da mosca no próximo estágio ativa 2.000 neurônios associados aos 50 primeiros.
Por que esta abordagem funciona melhor em caso de identificação do cheiro? Imagine que existem 50 pessoas (como 50 neurônios ativos no cérebro de uma mosca de mosca da fruta), e você precisa encontrar suas características comuns. Se você coloca essas pessoas em uma pequena sala, dificilmente é possível determinar qualitativamente as diferenças entre os indivíduos. Mas se você colocar todas essas pessoas em uma área maior, a tarefa de identificação será simplificada muitas vezes. Da mesma forma, a distribuição de informações em todo o cérebro das moscas de Drosophila permite que o cérebro faça a escolha da escolha mais qualitativa das características distintivas de um odor particular e selecione 5 por cento dos neurônios mais significativos nesta situação para memorização adicional de informações.
Os pesquisadores testaram a eficiência de tal pesquisa de indexação e busca de dados em três conjuntos diferentes. Apoiando artificialmente os custos de recursos computacionais no mesmo nível, os pesquisadores descobriram que o novo método de indexação fornece pesquisa de dados em 30-50 por cento mais rápido e mais preciso que os métodos tradicionais usados para construir motores de busca modernos.
"Esses estudos nos mostram como usar os últimos avanços na neurociência para criar algoritmos computacionais mais eficientes", diz Kristin Branson, cientista biológico do Instituto Médico Howard Hughes, "para isso, somos o máximo estudar cuidadosamente o trabalho do cérebro humano, porque esconde uma grande quantidade de algoritmos, depuração e aperfeiçoamento em que a própria natureza vem trabalhando há milênios ".
Deve-se notar que existem outros algoritmos de indexação e pesquisa que funcionam no mesmo princípio do trabalho do cérebro como descrito acima, mas esses algoritmos não demonstram tal alta precisão e eficiência como o algoritmo desenvolvido pelo grupo do Instituto Salk para Pesquisa Biológica. E em breve, os cientistas vão testar o trabalho de seu novo algoritmo em vários conjuntos de dados de natureza completamente diferente, após o que será possível envolver potenciais parceiros do setor industrial neste caso.
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