Algorithmes dans la nature

Les algorithmes dans les temps anciens

Lorsque vous pensez aux algorithmes, vous pensez probablement aux superordinateurs de Wall Street qui effectuent des milliers de calculs et de transactions en une fraction de seconde, ou aux entreprises de médias sociaux qui surveillent chacun de vos clics et de vos commentaires, pour vous cibler avec des publicités et des services. contenu polarisant.

Le concept d'algorithme est toutefois utilisé par l'homme depuis des milliers d'années sous diverses formes, comme des instructions pour effectuer des tâches, résoudre des problèmes et prendre des décisions. Les civilisations anciennes, comme les Grecs et les Babyloniens, ont utilisé des algorithmes dans leurs pratiques mathématiques et de construction. Euclide, un mathématicien grec, a décrit l'algorithme d'Euclide. Algorithme euclidien pour trouver le plus grand diviseur commun de deux nombres en 300 avant Jésus-Christ. Les Égyptiens et les Grecs de l'Antiquité utilisaient l'algorithme de construction "règle et compas". Les Babyloniens utilisaient un algorithme pour effectuer des multiplications et des divisions en base 60.

Les humains ne sont pas les seuls à utiliser les algorithmes à leur avantage. La nature elle-même utilise des algorithmes pour organiser et ajuster les écosystèmes.

Exemples d'algorithmes dans la nature

Dans une large mesure, la nature elle-même est organisée par des algorithmes. Dans cet article, nous allons vous montrer huit exemples d'algorithmes dans la nature :

1. Le comportement de recherche de nourriture des fourmis, qui utilisent un algorithme simple basé sur des règles pour trouver et collecter de la nourriture.
2. Le comportement de vol des oiseaux, qui utilisent un algorithme décentralisé pour rester ensemble et éviter les collisions.
3. L'intelligence des essaims d'abeilles, qui utilisent un protocole de communication simple pour rechercher de la nourriture et partager des informations sur l'emplacement des fleurs.
4. L'algorithme génétique de l'évolution, selon lequel les organismes présentant des caractéristiques avantageuses ont plus de chances de survivre et de se reproduire, en transmettant ces caractéristiques à leur progéniture.
5. La navigation des tortues de mer, qui utilisent le champ magnétique terrestre pour s'orienter et regagner leur plage de nidification.
6. Le comportement des pigeons voyageurs, qui utilisent une combinaison de repères visuels, la position du soleil et le champ magnétique terrestre pour retrouver leur chemin.
7. Les modèles de croissance des plantes, comme le séquence de Fibonacci que l'on retrouve dans la disposition des feuilles et des branches.
8. Le comportement des colonies de termites, qui utilisent un algorithme décentralisé pour construire et entretenir leurs nids.

Comportement de recherche de nourriture des fourmis

Les fourmis sont connues pour leur comportement efficace de recherche de nourriture, c'est-à-dire le processus de recherche et de collecte de nourriture. Elles utilisent un algorithme simple basé sur des règles pour trouver et collecter la nourriture, qui repose sur deux grands principes : la rétroaction positive et la stigmergie.
La rétroaction positive désigne le processus par lequel les fourmis laissent une trace chimique, appelée trace de phéromone, lorsqu'elles se déplacent vers et depuis une source de nourriture. D'autres fourmis peuvent alors suivre cette trace jusqu'à la source de nourriture. Au fur et à mesure que les fourmis suivent la piste, la concentration de phéromone augmente, rendant la piste plus attrayante pour les autres fourmis. Cela crée une boucle de rétroaction positive : plus le nombre de fourmis qui suivent la piste est élevé, plus la piste devient forte.
La stigmergie désigne le processus par lequel les fourmis utilisent l'environnement pour communiquer des informations sur la localisation de la nourriture. Par exemple, lorsqu'une fourmi trouve une source de nourriture, elle dépose une piste de phéromones que les autres fourmis peuvent suivre. Si d'autres fourmis suivent la piste, elles déposeront également des phéromones, ce qui rendra la piste plus forte et plus attrayante pour les autres fourmis. Les fourmis peuvent ainsi communiquer des informations sur l'emplacement de la nourriture sans communiquer directement entre elles.
La combinaison de ces deux principes permet aux fourmis de trouver et de collecter efficacement de la nourriture de manière décentralisée. Sans commandement central ni leader, la colonie de fourmis est capable de s'adapter aux changements de l'environnement et de trouver des sources de nourriture rapidement et efficacement.

Le comportement de vol des oiseaux

Le comportement de vol des oiseaux est un phénomène bien étudié dans lequel les oiseaux se déplacent en groupes coordonnés, également connus sous le nom de volée. L'algorithme qui contrôle ce comportement est basé sur un ensemble de règles simples qui régissent le mouvement des oiseaux individuels dans la volée. Ces règles sont décentralisées, c'est-à-dire qu'elles sont basées sur des interactions locales entre les oiseaux et ne nécessitent pas de contrôle ou de leader central.

Les trois règles principales qui sont utilisées pour gouverner le comportement de flocage sont :

• Séparation : Chaque oiseau tente de maintenir une certaine distance avec ses voisins les plus proches pour éviter les collisions.
• Alignement : Chaque oiseau aligne sa direction de déplacement sur celle de ses plus proches voisins.
• Cohésion : Chaque oiseau se déplace vers la position moyenne de ses plus proches voisins, créant ainsi un groupe cohésif.

En suivant ces règles simples, les oiseaux sont capables de se déplacer en groupes coordonnés, de maintenir une formation stable et d'éviter les collisions. En outre, ces règles permettent aux volées de réagir rapidement aux changements de l'environnement, comme la présence d'un prédateur potentiel ou d'une nouvelle source de nourriture.

L'intelligence des essaims d'abeilles

Les abeilles utilisent l'intelligence en essaim, un type de comportement collectif, pour rechercher efficacement de la nourriture et partager des informations sur l'emplacement des fleurs. Pour ce faire, elles utilisent un protocole de communication simple, appelé "danse de l'agitation". Lorsqu'une abeille découvre une nouvelle source de nourriture, elle exécute une danse en forme de huit. L'angle et la durée de cette danse codent des informations sur la direction et la distance de la source de nourriture. Les autres abeilles de la ruche peuvent alors observer la danse, utiliser les informations codées et voler vers la source de nourriture. De plus, les abeilles utilisent d'autres formes de communication telles que les phéromones, les vibrations et la communication tactile pour partager des informations sur la localisation de la nourriture. Cette approche décentralisée permet à la colonie de s'adapter rapidement aux changements de l'environnement et de trouver efficacement des sources de nourriture.

L'algorithme génétique d'évolution

Dans le processus d'évolution, les organismes présentant des caractéristiques avantageuses ont plus de chances de survivre et de se reproduire. Cette transmission des caractéristiques des parents à la progéniture est ce qu'on appelle l'algorithme génétique. La sélection naturelle modifie la composition génétique d'une population au fil du temps, donnant naissance à de nouvelles espèces. Cet algorithme favorise la transmission des caractéristiques qui aident à la survie et à la reproduction, et les caractéristiques moins favorables sont moins susceptibles d'être transmises. Ce processus modifie progressivement le patrimoine génétique d'une population au fil du temps, conduisant au développement de nouvelles espèces.
Les mutations, qui sont des changements aléatoires dans l'ADN d'un organisme, jouent également un rôle dans l'algorithme génétique de l'évolution en introduisant de nouvelles variations génétiques dans une population. Ces mutations peuvent conduire au développement de nouveaux traits qui peuvent être bénéfiques pour la survie et la reproduction.
L'algorithme génétique de l'évolution est un processus actif qui détermine la diversité et l'adaptation des formes de vie sur terre. C'est un algorithme puissant qui a conduit au développement de millions d'espèces sur des milliards d'années, façonnant ainsi la diversité de la vie sur notre planète.

La navigation des tortues de mer

Les tortues de mer utilisent un algorithme de navigation complexe pour s'orienter et retourner sur leurs plages de nidification. Cet algorithme est basé sur le champ magnétique terrestre, que les tortues marines sont capables de détecter grâce à des cellules spécialisées dans leur cerveau.
Lorsque les tortues de mer sortent de leurs œufs, elles utilisent ce sens magnétique pour s'orienter vers la mer. Pendant qu'elles nagent, elles prennent note du champ magnétique de la terre et l'utilisent comme référence pour se diriger. Cela leur permet de maintenir un cap constant pendant qu'elles nagent et de revenir finalement sur la même plage de nidification où elles sont nées.
Les scientifiques pensent que les tortues de mer utilisent un processus appelé "carte magnétique" qui leur permet de construire une représentation du champ magnétique de la terre dans leur cerveau. Cette carte est basée sur l'intensité et la direction du champ magnétique à différents endroits, et permet aux tortues de mer d'utiliser le champ magnétique de la terre comme référence pour naviguer.
ils utilisent également d'autres indices tels que la position du soleil, la direction des vagues et l'odeur pour naviguer.

Le comportement de retour au bercail des pigeons voyageurs

Les pigeons voyageurs utilisent une combinaison d'algorithmes pour naviguer et retrouver leur chemin vers leur pigeonnier. Ces algorithmes comprennent des repères visuels, la position du soleil et le champ magnétique terrestre.
Lorsque les pigeons voyageurs sont entraînés à retourner à leur pigeonnier, ils construisent activement une carte mentale des environs, en prenant note des points de repère visuels tels que les routes, les bâtiments et autres caractéristiques distinctives. Ils utilisent également la position du soleil pour s'orienter et déterminer leur direction de voyage.
En plus des repères visuels, les pigeons voyageurs, comme les tortues de mer, sont également capables de détecter le champ magnétique terrestre. Ils utilisent cette capacité pour naviguer en détectant les changements dans le champ magnétique et en l'utilisant comme référence pour maintenir un cap constant.
La combinaison de ces algorithmes permet aux pigeons voyageurs de naviguer et de retrouver le chemin de leur pigeonnier, même lorsqu'ils sont relâchés dans des endroits inconnus.

Les modes de croissance des plantes

Les modèles de croissance des plantes sont déterminés par des algorithmes qui contrôlent la division et la différenciation des cellules. Ces algorithmes sont basés sur les informations génétiques stockées dans l'ADN de la plante et sur les signaux environnementaux qu'elle reçoit.
La séquence de Fibonacci, que l'on retrouve dans la disposition des feuilles et des branches, est un exemple d'algorithme de croissance chez les plantes. La séquence de Fibonacci est une série de nombres où chaque nombre est la somme des deux précédents, à partir de 0 et 1. Cette séquence peut être observée dans la disposition des feuilles et des branches sur une tige, où le nombre de branches à chaque niveau est la somme du nombre de branches aux deux niveaux précédents.
Un autre exemple d'algorithme de modèle de croissance chez les plantes est la phyllotaxie, c'est-à-dire la disposition des feuilles sur une tige. Le nombre de primordia de feuilles, cellules précurseurs qui se développent en feuilles, et l'angle entre elles déterminent ce modèle. Les gènes contrôlent cet algorithme en régulant la formation des primordia de feuilles et en programmant leur différenciation en feuilles matures.
Les plantes utilisent également d'autres algorithmes pour contrôler leur croissance, comme le phototropisme, où elles détectent la direction de la lumière et poussent vers elle, et le géotropisme, où elles détectent la direction de la gravité et poussent vers elle.

Le comportement des colonies de termites

Le comportement des colonies de termites est basé sur un algorithme décentralisé qui leur permet de construire et d'entretenir leurs nids. Cet algorithme est basé sur des règles simples qui régissent le comportement des termites individuels et leurs interactions avec l'environnement.
L'une des principales règles qui régissent le comportement des colonies de termites est la division du travail. Chaque termite de la colonie a un rôle spécifique, comme la recherche de nourriture, les soins aux jeunes ou la construction et l'entretien du nid. Cette division du travail permet à la colonie de fonctionner de manière efficace et efficiente.
Une autre règle importante qui régit le comportement de la colonie de termites est, comme pour les fourmis, l'utilisation de phéromones. Les termites utilisent les phéromones pour communiquer entre eux et coordonner leurs activités. Par exemple, lorsqu'un termite trouve une source de nourriture, il laisse une trace de phéromones que les autres termites peuvent suivre. Cela permet à la colonie de rechercher efficacement de la nourriture et de partager des informations sur l'emplacement des ressources.
En outre, les termites utilisent également d'autres formes de communication telles que les vibrations, les signaux tactiles et les signaux chimiques pour coordonner leurs activités.

Résumer les algorithmes dans la nature

Différents organismes utilisent divers algorithmes pour s'adapter à leur environnement et optimiser leur survie. Les fourmis utilisent la rétroaction positive et la stigmergie, les oiseaux utilisent des règles de séparation, d'alignement et de cohésion, les abeilles utilisent la "danse du tortillement" et d'autres formes de communication, l'algorithme génétique de l'évolution est à l'origine de la diversité et de l'adaptation des formes de vie, les tortues de mer utilisent le champ magnétique terrestre pour la navigation, les pigeons voyageurs utilisent des repères visuels, la position du soleil et le champ magnétique terrestre, les plantes utilisent une combinaison d'informations génétiques et d'indices environnementaux pour contrôler leur croissance et les termites utilisent un algorithme décentralisé basé sur des règles simples pour construire et entretenir leurs nids. Tous ces exemples montrent comment les organismes utilisent des algorithmes pour s'adapter et survivre.