Algoritma di Alam

Algoritme pada zaman kuno

Ketika Anda berpikir tentang algoritme, Anda mungkin berpikir tentang superkomputer Wall Street yang bekerja dengan cepat membuat ribuan perhitungan dan transaksi dalam sepersekian detik atau perusahaan media sosial yang memantau setiap klik dan komentar Anda, menargetkan Anda dengan iklan dan konten polarisasi.

Konsep algoritme telah digunakan oleh manusia selama ribuan tahun dalam berbagai bentuk seperti instruksi untuk melakukan tugas, memecahkan masalah, dan membuat keputusan. Peradaban kuno, seperti Yunani dan Babilonia, telah menggunakan algoritme dalam praktik matematika dan konstruksi mereka. Euclid, seorang ahli matematika Yunani, menggambarkan Algoritma Euclidean untuk menemukan pembagi persekutuan terbesar dari dua bilangan pada tahun 300 SM. Bangsa Mesir dan Yunani kuno menggunakan algoritma konstruksi "Penggaris dan Kompas". Bangsa Babilonia menggunakan algoritme untuk melakukan perkalian dan pembagian menggunakan basis 60.

Bukan hanya manusia yang menggunakan algoritme untuk keuntungan mereka, alam sendiri menggunakan algoritme untuk mengatur dan menyesuaikan ekosistem.

Contoh algoritma di alam

Sebagian besar alam itu sendiri diatur melalui algoritma. Dalam artikel ini kami akan menunjukkan kepada Anda delapan contoh algoritme di alam:

1. Perilaku mencari makan semut, di mana mereka menggunakan algoritme berbasis aturan sederhana untuk menemukan dan mengumpulkan makanan
2. Perilaku berkelompok burung, di mana mereka menggunakan algoritme terdesentralisasi untuk tetap bersama dan menghindari tabrakan
3. Kecerdasan kawanan lebah, di mana mereka menggunakan protokol komunikasi sederhana untuk mencari makanan dan berbagi informasi tentang lokasi bunga
4. Algoritma genetik evolusi, di mana organisme dengan sifat-sifat yang menguntungkan lebih mungkin untuk bertahan hidup dan berkembang biak, meneruskan sifat-sifat tersebut kepada keturunannya.
5. Navigasi penyu, yang menggunakan medan magnet bumi untuk mengarahkan diri mereka dan kembali ke pantai tempat mereka bersarang.
6. Perilaku homing merpati pencari jejak, yang menggunakan kombinasi tengara visual, posisi matahari, dan medan magnet bumi untuk menemukan jalan pulang.
7. Pola pertumbuhan tanaman, seperti Deret Fibonacci ditemukan dalam susunan daun dan ranting.
8. Perilaku koloni rayap, di mana mereka menggunakan algoritma terdesentralisasi untuk membangun dan memelihara sarang mereka.

Perilaku mencari makan semut

Semut dikenal dengan perilaku mencari makannya yang efisien, yaitu proses mencari dan mengumpulkan makanan. Mereka menggunakan algoritme berbasis aturan sederhana untuk mencari dan mengumpulkan makanan, yang didasarkan pada dua prinsip utama: umpan balik positif dan stigma.
Umpan balik positif mengacu pada proses di mana semut meninggalkan jejak kimiawi, yang disebut jejak feromon, saat mereka melakukan perjalanan ke dan dari sumber makanan. Semut-semut lain kemudian dapat mengikuti jejak ini menuju sumber makanan. Semakin banyak semut yang mengikuti jejak tersebut, konsentrasi feromon akan meningkat, membuat jejak tersebut semakin menarik bagi semut lainnya. Hal ini menciptakan lingkaran umpan balik yang positif, di mana semakin banyak semut yang mengikuti jejak, semakin kuat jejak tersebut.
Stigmergy mengacu pada proses di mana semut menggunakan lingkungan untuk mengkomunikasikan informasi tentang lokasi makanan. Misalnya, ketika seekor semut menemukan sumber makanan, ia akan meletakkan jejak feromon yang dapat diikuti oleh semut lain. Semakin banyak semut yang mengikuti jejak tersebut, mereka juga akan meletakkan feromon, sehingga jejak tersebut semakin kuat dan menarik bagi semut lain. Hal ini memungkinkan semut untuk mengkomunikasikan informasi tentang lokasi makanan tanpa secara langsung berkomunikasi satu sama lain.
Kombinasi kedua prinsip ini memungkinkan semut untuk menemukan dan mengumpulkan makanan secara efisien dengan cara yang terdesentralisasi. Tanpa komando pusat atau pemimpin, koloni semut dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan dan menemukan sumber makanan dengan cepat dan efisien.

Perilaku burung yang berkelompok

Perilaku berkelompok burung adalah fenomena yang telah dipelajari dengan baik di mana burung bergerak dalam kelompok yang terkoordinasi, yang juga dikenal sebagai kawanan. Algoritma yang mengontrol perilaku ini didasarkan pada seperangkat aturan sederhana yang mengatur pergerakan individu burung dalam kawanan. Aturan-aturan ini terdesentralisasi, artinya aturan-aturan ini didasarkan pada interaksi lokal antar burung dan tidak memerlukan kontrol atau pemimpin pusat.

Tiga aturan utama yang digunakan untuk mengatur perilaku berkelompok adalah:

• Pemisahan: Setiap burung berusaha menjaga jarak tertentu dari tetangga terdekatnya untuk menghindari tabrakan.
• Penyelarasan: Setiap burung menyelaraskan arah perjalanannya dengan arah perjalanan tetangga terdekatnya.
• Kohesi: Setiap burung bergerak ke arah posisi rata-rata tetangga terdekatnya, menciptakan kelompok yang kohesif.

Dengan mengikuti aturan sederhana ini, burung dapat bergerak dalam kelompok yang terkoordinasi, mempertahankan formasi yang stabil, dan menghindari tabrakan. Selain itu, aturan-aturan ini memungkinkan kawanan burung untuk merespons dengan cepat terhadap perubahan lingkungan, seperti pemangsa potensial atau sumber makanan baru.

Kecerdasan kawanan lebah

Lebah menggunakan kecerdasan kawanan, sejenis perilaku kolektif, untuk mencari makanan secara efisien dan berbagi informasi tentang lokasi bunga. Mereka menggunakan protokol komunikasi sederhana, yang disebut "tarian goyangan", untuk mencapai hal ini. Ketika seekor lebah menemukan sumber makanan baru, ia akan melakukan tarian pola angka delapan. Sudut dan durasi tarian ini mengkodekan informasi tentang arah dan jarak sumber makanan. Lebah lain dalam sarang kemudian dapat mengamati tarian tersebut, menggunakan informasi yang dikodekan, dan terbang ke sumber makanan. Selain itu, lebah menggunakan bentuk komunikasi lain seperti feromon, getaran, dan komunikasi sentuhan untuk berbagi informasi tentang lokasi makanan. Pendekatan terdesentralisasi ini memungkinkan koloni beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan lingkungan dan menemukan sumber makanan secara efisien.

Algoritme genetik evolusi

Dalam proses evolusi, organisme dengan sifat-sifat yang menguntungkan lebih mungkin untuk bertahan hidup dan berkembang biak. Pewarisan sifat dari orang tua ke keturunannya inilah yang dikenal sebagai algoritme genetik. Seleksi alam mengubah susunan genetik suatu populasi dari waktu ke waktu, sehingga menghasilkan spesies baru. Algoritme ini mendukung karakteristik yang membantu kelangsungan hidup dan reproduksi untuk diwariskan, dan karakteristik yang kurang menguntungkan akan lebih kecil kemungkinannya untuk diwariskan. Proses ini secara bertahap mengubah susunan genetik suatu populasi dari waktu ke waktu, yang mengarah pada pengembangan spesies baru.
Mutasi, yang merupakan perubahan acak pada DNA organisme, juga berperan dalam algoritme genetik evolusi dengan memperkenalkan variasi genetik baru ke dalam suatu populasi. Mutasi ini dapat mengarah pada pengembangan sifat-sifat baru yang mungkin bermanfaat bagi kelangsungan hidup dan reproduksi.
Algoritme genetik evolusi adalah proses aktif yang mendorong keragaman dan adaptasi bentuk-bentuk kehidupan di bumi. Algoritme ini merupakan algoritme yang kuat yang telah menghasilkan perkembangan jutaan spesies selama miliaran tahun, membentuk keragaman kehidupan di planet kita.

Navigasi penyu laut

Penyu menggunakan algoritma navigasi yang rumit untuk mengarahkan diri mereka sendiri dan kembali ke pantai tempat mereka bertelur. Algoritma ini didasarkan pada medan magnet bumi, yang dapat dirasakan oleh penyu dengan menggunakan sel-sel khusus di otaknya.
Ketika penyu menetas dari telurnya, mereka menggunakan indera magnetik ini untuk mengarahkan diri mereka ke arah laut. Saat mereka berenang, mereka mencatat medan magnet bumi dan menggunakannya sebagai referensi untuk bernavigasi. Hal ini memungkinkan mereka untuk mempertahankan arah yang konsisten saat mereka berenang dan akhirnya kembali ke pantai sarang yang sama dengan tempat mereka dilahirkan.
Para ilmuwan percaya bahwa penyu menggunakan proses yang disebut "peta magnetik" yang memungkinkan mereka membangun representasi medan magnet bumi di otak mereka. Peta ini didasarkan pada intensitas dan arah medan magnet di lokasi yang berbeda, dan memungkinkan penyu menggunakan medan magnet bumi sebagai referensi untuk bernavigasi.
mereka juga menggunakan isyarat lain seperti posisi matahari, arah ombak, dan bau untuk menavigasi.

Perilaku mencari tempat tinggal dari merpati pelacak

Merpati penunjuk arah menggunakan kombinasi algoritme untuk menavigasi dan menemukan jalan pulang ke sarangnya. Algoritme ini mencakup penanda visual, posisi matahari, dan medan magnet bumi.
Ketika merpati rumahan dilatih untuk kembali ke sarangnya, mereka secara aktif membangun peta mental dari area sekitarnya, dengan mencatat tengara visual seperti jalan, bangunan, dan fitur khas lainnya. Mereka juga menggunakan posisi matahari untuk mengorientasikan diri mereka dan menentukan arah perjalanan mereka.
Selain isyarat visual, merpati pelacak, seperti penyu, juga memiliki kemampuan untuk merasakan medan magnet bumi. Mereka menggunakan kemampuan ini untuk menavigasi dengan mendeteksi perubahan medan magnet dan menggunakannya sebagai referensi untuk mempertahankan arah yang konsisten.
Kombinasi algoritme ini memungkinkan merpati pelacak untuk menavigasi dan menemukan jalan kembali ke loteng rumah mereka, bahkan ketika mereka dilepaskan di lokasi yang tidak dikenal.

Pola pertumbuhan tanaman

Pola pertumbuhan tanaman ditentukan oleh algoritme yang mengontrol pembelahan dan diferensiasi sel. Algoritme ini didasarkan pada informasi genetik yang tersimpan di dalam DNA tanaman dan isyarat lingkungan yang diterima tanaman.
Salah satu contoh algoritma pola pertumbuhan pada tanaman adalah deret Fibonacci, yang ditemukan pada susunan daun dan cabang. Deret Fibonacci adalah deret angka yang setiap angkanya merupakan penjumlahan dari dua angka sebelumnya, dimulai dari 0 dan 1. Deret ini dapat diamati pada susunan daun dan cabang pada sebuah batang, di mana jumlah cabang pada setiap tingkat adalah jumlah dari jumlah cabang pada dua tingkat sebelumnya.
Contoh lain dari algoritme pola pertumbuhan pada tanaman adalah phyllotaxis, yaitu susunan daun pada batang. Jumlah primordia daun, sel prekursor yang berkembang menjadi daun, dan sudut di antara keduanya menentukan pola ini. Gen mengontrol algoritma ini dengan mengatur pembentukan primordia daun dan waktu diferensiasinya menjadi daun dewasa.
Tumbuhan juga menggunakan algoritme lain untuk mengontrol pertumbuhannya, seperti fototropisme, di mana mereka merasakan arah cahaya dan tumbuh ke arah cahaya tersebut, dan geotropisme, di mana mereka merasakan arah gravitasi dan tumbuh ke arah gravitasi tersebut.

Perilaku koloni rayap

Perilaku koloni rayap didasarkan pada algoritma terdesentralisasi yang memungkinkan mereka untuk membangun dan memelihara sarang mereka. Algoritma ini didasarkan pada aturan sederhana yang mengatur perilaku rayap individu dan interaksinya dengan lingkungan.
Salah satu aturan utama yang mengatur perilaku koloni rayap adalah pembagian kerja. Setiap rayap dalam koloni memiliki peran tertentu seperti mencari makan, merawat anak, atau membangun dan memelihara sarang. Pembagian kerja ini memungkinkan koloni berfungsi secara efisien dan efektif.
Aturan penting lainnya yang mengatur perilaku koloni rayap adalah, seperti halnya semut, penggunaan feromon. Rayap menggunakan feromon untuk berkomunikasi satu sama lain dan mengkoordinasikan aktivitas mereka. Sebagai contoh, ketika rayap menemukan sumber makanan, rayap akan meninggalkan jejak feromon yang dapat diikuti oleh rayap lain. Hal ini memungkinkan koloni untuk mencari makanan secara efisien dan berbagi informasi tentang lokasi sumber makanan.
Selain itu, rayap juga menggunakan bentuk komunikasi lain seperti getaran, sinyal sentuhan, dan isyarat kimiawi untuk mengoordinasikan aktivitas mereka.

Menyimpulkan algoritma di alam

Organisme yang berbeda menggunakan berbagai algoritma untuk beradaptasi dengan lingkungan mereka dan mengoptimalkan kelangsungan hidup mereka. Semut menggunakan umpan balik positif dan stigma, burung menggunakan aturan pemisahan, penyelarasan dan kohesi, lebah menggunakan "tarian goyangan" dan bentuk komunikasi lainnya, algoritme genetik evolusi mendorong keanekaragaman dan adaptasi bentuk-bentuk kehidupan, kura-kura laut menggunakan medan magnet bumi untuk navigasi, merpati pelacak menggunakan penanda visual, posisi matahari, dan medan magnet bumi, tanaman menggunakan kombinasi informasi genetik dan isyarat lingkungan untuk mengontrol pola pertumbuhan mereka dan rayap menggunakan algoritme terdesentralisasi berdasarkan aturan sederhana untuk membangun dan memelihara sarang mereka. Semua contoh ini menunjukkan bagaimana organisme menggunakan algoritma untuk beradaptasi dan bertahan hidup.