Algoritmi in natura

Gli algoritmi nell'antichità

Quando si pensa agli algoritmi, probabilmente si pensa ai supercomputer di Wall Street che eseguono migliaia di calcoli e transazioni in una frazione di secondo o alle società di social media che monitorano ogni vostro clic e commento, indirizzandovi con annunci e contenuto polarizzante.

Il concetto di algoritmo, tuttavia, è stato utilizzato dall'uomo per migliaia di anni in varie forme, come istruzioni per l'esecuzione di compiti, la risoluzione di problemi e la presa di decisioni. Le civiltà antiche, come i greci e i babilonesi, hanno utilizzato gli algoritmi nelle loro pratiche matematiche e di costruzione. Euclide, un matematico greco, descrisse la Algoritmo euclideo per trovare il massimo comun divisore di due numeri nel 300 a.C.. Gli antichi Egizi e i Greci utilizzavano l'algoritmo di costruzione "Righello e compasso". I Babilonesi utilizzavano un algoritmo per eseguire moltiplicazioni e divisioni in base 60.

Non sono solo gli esseri umani a utilizzare gli algoritmi a loro vantaggio, ma la natura stessa utilizza gli algoritmi per organizzare e regolare gli ecosistemi.

Esempi di algoritmi in natura

In larga misura la natura stessa è organizzata attraverso algoritmi. In questo articolo vi mostreremo otto esempi di algoritmi in natura:

1. Il comportamento di foraggiamento delle formiche, che utilizzano un semplice algoritmo basato su regole per trovare e raccogliere il cibo.
2. Il comportamento di stormo degli uccelli, che utilizzano un algoritmo decentralizzato per stare insieme ed evitare le collisioni.
3. L'intelligenza degli sciami di api, che utilizzano un semplice protocollo di comunicazione per cercare cibo e condividere informazioni sulla posizione dei fiori.
4. L'algoritmo genetico dell'evoluzione, in cui gli organismi con caratteristiche vantaggiose hanno maggiori probabilità di sopravvivere e riprodursi, trasmettendo tali caratteristiche alla loro progenie.
5. La navigazione delle tartarughe marine, che utilizzano il campo magnetico terrestre per orientarsi e tornare alla loro spiaggia di nidificazione.
6. Il comportamento dei piccioni viaggiatori, che utilizzano una combinazione di punti di riferimento visivi, la posizione del sole e il campo magnetico terrestre per trovare la strada di casa.
7. I modelli di crescita delle piante, come la Sequenza di Fibonacci nella disposizione delle foglie e dei rami.
8. Il comportamento delle colonie di termiti, che utilizzano un algoritmo decentralizzato per costruire e mantenere i loro nidi.

Comportamento di foraggiamento delle formiche

Le formiche sono note per il loro efficiente comportamento di foraggiamento, ovvero il processo di ricerca e raccolta del cibo. Per trovare e raccogliere il cibo utilizzano un semplice algoritmo basato su due principi principali: il feedback positivo e la stigmeria.
Il feedback positivo si riferisce al processo per cui le formiche lasciano una scia chimica, detta feromone, durante il viaggio da e verso una fonte di cibo. Altre formiche possono seguire questa scia fino alla fonte di cibo. Quando un numero sempre maggiore di formiche segue la scia, la concentrazione di feromoni aumenta, rendendo la scia più attraente per le altre formiche. Si crea così un circolo di feedback positivo: più formiche seguono la traccia, più questa diventa forte.
La stigmeria si riferisce al processo con cui le formiche utilizzano l'ambiente per comunicare informazioni sulla posizione del cibo. Ad esempio, quando una formica trova una fonte di cibo, depone una scia di feromoni che le altre formiche possono seguire. Se altre formiche seguono la scia, anch'esse depositano feromoni, rendendo la scia più forte e più attraente per le altre formiche. In questo modo le formiche possono comunicare informazioni sulla posizione del cibo senza comunicare direttamente tra loro.
La combinazione di questi due principi consente alle formiche di trovare e raccogliere il cibo in modo efficiente e decentralizzato. Senza un comando o un leader centrale, la colonia di formiche è in grado di adattarsi ai cambiamenti dell'ambiente e di trovare fonti di cibo in modo rapido ed efficiente.

Il comportamento di stormo degli uccelli

Il comportamento di stormo degli uccelli è un fenomeno ben studiato in cui gli uccelli si muovono in gruppi coordinati, noti anche come stormi. L'algoritmo che controlla questo comportamento si basa su un insieme di semplici regole che governano il movimento dei singoli uccelli nello stormo. Queste regole sono decentralizzate, cioè si basano sulle interazioni locali tra gli uccelli e non richiedono un controllo o un leader centrale.

Le tre regole principali che vengono utilizzate per governare il comportamento di stormo sono:

• Separazione: Ogni uccello cerca di mantenere una certa distanza dai suoi vicini più prossimi per evitare collisioni.
• Allineamento: Ogni uccello allinea la propria direzione di marcia con quella dei suoi vicini più prossimi.
• Coesione: Ogni uccello si muove verso la posizione media dei suoi vicini più prossimi, creando un gruppo coeso.

Seguendo queste semplici regole, gli uccelli sono in grado di muoversi in gruppi coordinati, di mantenere una formazione stabile e di evitare le collisioni. Inoltre, queste regole permettono agli stormi di rispondere rapidamente ai cambiamenti dell'ambiente, come un potenziale predatore o una nuova fonte di cibo.

L'intelligenza dello sciame di api

Le api utilizzano l'intelligenza dello sciame, un tipo di comportamento collettivo, per cercare in modo efficiente il cibo e condividere le informazioni sulla posizione dei fiori. A tale scopo utilizzano un semplice protocollo di comunicazione, chiamato "danza delle scodinzolate". Quando un'ape scopre una nuova fonte di cibo, esegue una danza a forma di otto. L'angolo e la durata di questa danza codificano le informazioni sulla direzione e la distanza della fonte di cibo. Le altre api dell'alveare possono osservare la danza, utilizzare le informazioni codificate e volare verso la fonte di cibo. Inoltre, le api utilizzano altre forme di comunicazione come feromoni, vibrazioni e comunicazione tattile per condividere le informazioni sulla posizione del cibo. Questo approccio decentralizzato consente alla colonia di adattarsi rapidamente ai cambiamenti dell'ambiente e di trovare fonti di cibo in modo efficiente.

L'algoritmo genetico dell'evoluzione

Nel processo evolutivo, gli organismi con tratti vantaggiosi hanno maggiori probabilità di sopravvivere e riprodursi. Questa trasmissione di tratti dai genitori alla prole è nota come algoritmo genetico. La selezione naturale modifica il patrimonio genetico di una popolazione nel tempo, dando origine a nuove specie. Questo algoritmo favorisce la trasmissione delle caratteristiche che aiutano la sopravvivenza e la riproduzione, mentre quelle meno favorevoli vengono trasmesse con minore probabilità. Questo processo modifica gradualmente il patrimonio genetico di una popolazione nel tempo, portando allo sviluppo di nuove specie.
Anche le mutazioni, che sono cambiamenti casuali nel DNA di un organismo, svolgono un ruolo nell'algoritmo genetico dell'evoluzione, introducendo nuove variazioni genetiche in una popolazione. Queste mutazioni possono portare allo sviluppo di nuovi tratti che possono essere utili per la sopravvivenza e la riproduzione.
L'algoritmo genetico dell'evoluzione è un processo attivo che guida la diversità e l'adattamento delle forme di vita sulla Terra. È un algoritmo potente che ha portato allo sviluppo di milioni di specie nel corso di miliardi di anni, dando forma alla diversità della vita sul nostro pianeta.

La navigazione delle tartarughe marine

Le tartarughe marine utilizzano un complesso algoritmo di navigazione per orientarsi e tornare alle loro spiagge di nidificazione. L'algoritmo si basa sul campo magnetico terrestre, che le tartarughe marine sono in grado di percepire grazie a cellule specializzate nel loro cervello.
Quando le tartarughe marine si schiudono dalle uova, usano questo senso magnetico per orientarsi verso il mare. Mentre nuotano, prendono nota del campo magnetico terrestre e lo usano come riferimento per orientarsi. Questo permette loro di mantenere una direzione costante mentre nuotano e di tornare alla fine alla stessa spiaggia di nidificazione in cui sono nate.
Gli scienziati ritengono che le tartarughe marine utilizzino un processo chiamato "mappa magnetica" che consente loro di costruire nel cervello una rappresentazione del campo magnetico terrestre. Questa mappa si basa sull'intensità e sulla direzione del campo magnetico in diversi punti e consente alle tartarughe marine di utilizzare il campo magnetico terrestre come riferimento per navigare.
Per orientarsi usano anche altri indizi, come la posizione del sole, la direzione delle onde e l'odore.

Il comportamento di homing dei piccioni viaggiatori

I piccioni viaggiatori utilizzano una combinazione di algoritmi per orientarsi e ritrovare la strada verso il loro rifugio. Questi algoritmi includono punti di riferimento visivi, la posizione del sole e il campo magnetico terrestre.
Quando i piccioni viaggiatori vengono addestrati a tornare alla loro tana, costruiscono attivamente una mappa mentale dell'area circostante, prendendo nota di punti di riferimento visivi come strade, edifici e altre caratteristiche distintive. Utilizzano anche la posizione del sole per orientarsi e determinare la direzione di viaggio.
Oltre alle indicazioni visive, i piccioni viaggiatori, come le tartarughe marine, hanno anche la capacità di percepire il campo magnetico terrestre. Utilizzano questa capacità per navigare rilevando le variazioni del campo magnetico e usandolo come riferimento per mantenere una rotta costante.
La combinazione di questi algoritmi consente ai piccioni viaggiatori di orientarsi e di ritrovare la strada verso il proprio rifugio anche quando vengono liberati in luoghi sconosciuti.

I modelli di crescita delle piante

I modelli di crescita delle piante sono determinati da algoritmi che controllano la divisione e la differenziazione cellulare. Questi algoritmi si basano sulle informazioni genetiche memorizzate nel DNA della pianta e sulle indicazioni ambientali che la pianta riceve.
Un esempio di algoritmo di crescita nelle piante è la sequenza di Fibonacci, che si trova nella disposizione di foglie e rami. La sequenza di Fibonacci è una serie di numeri in cui ogni numero è la somma dei due precedenti, a partire da 0 e 1. Questa sequenza può essere osservata nella disposizione di foglie e rami su un fusto, dove il numero di rami ad ogni livello è la somma del numero di rami ai due livelli precedenti.
Un altro esempio di algoritmo di crescita nelle piante è la fillotassi, ovvero la disposizione delle foglie su un fusto. Il numero di primordi fogliari, cellule precursori che si sviluppano in foglie, e l'angolo tra di essi determinano questo schema. I geni controllano questo algoritmo regolando la formazione dei primordi fogliari e la loro differenziazione in foglie mature.
Le piante utilizzano anche altri algoritmi per controllare la loro crescita, come il fototropismo, in cui percepiscono la direzione della luce e crescono verso di essa, e il geotropismo, in cui percepiscono la direzione della gravità e crescono verso di essa.

Il comportamento delle colonie di termiti

Il comportamento delle colonie di termiti si basa su un algoritmo decentralizzato che consente loro di costruire e mantenere i nidi. Questo algoritmo si basa su semplici regole che governano il comportamento delle singole termiti e le loro interazioni con l'ambiente.
Una delle regole principali che governano il comportamento delle colonie di termiti è la divisione del lavoro. Ogni termite della colonia ha un ruolo specifico, come il foraggiamento, la cura dei piccoli o la costruzione e il mantenimento del nido. Questa divisione del lavoro permette alla colonia di funzionare in modo efficiente ed efficace.
Un'altra regola importante che governa il comportamento delle colonie di termiti è, come per le formiche, l'uso dei feromoni. Le termiti usano i feromoni per comunicare tra loro e coordinare le loro attività. Ad esempio, quando una termite trova una fonte di cibo, lascia una scia di feromoni che le altre termiti possono seguire. Questo permette alla colonia di cercare in modo efficiente il cibo e di condividere le informazioni sulla posizione delle risorse.
Inoltre, le termiti utilizzano anche altre forme di comunicazione, come vibrazioni, segnali tattili e segnali chimici per coordinare le loro attività.

Riassumere gli algoritmi in natura

I diversi organismi utilizzano vari algoritmi per adattarsi all'ambiente e ottimizzare la propria sopravvivenza. Le formiche usano il feedback positivo e la stigmeria, gli uccelli usano regole di separazione, allineamento e coesione, le api usano la "danza dell'agitazione" e altre forme di comunicazione, l'algoritmo genetico dell'evoluzione guida la diversità e l'adattamento delle forme di vita, le tartarughe marine usano il campo magnetico terrestre per la navigazione, i piccioni viaggiatori usano punti di riferimento visivi, la posizione del sole e il campo magnetico terrestre, le piante usano una combinazione di informazioni genetiche e indicazioni ambientali per controllare i loro modelli di crescita e le termiti usano un algoritmo decentralizzato basato su regole semplici per costruire e mantenere i loro nidi. Tutti questi esempi dimostrano come gli organismi utilizzino gli algoritmi per adattarsi e sopravvivere.