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martes, 26 de marzo de 2013

Genómica Funcional

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Julio 7 de 2008

La bioinformática es un campo interdisciplinario que se encuentra en la intersección entre las “ciencias de la vida” y de la “informática”, proporciona las herramientas y recursos necesarios para favorecer la investigación biológica. Este campo comprende la investigación y desarrollo de herramientas útiles para llegar a entender el flujo de información desde los genes a las estructuras moleculares, a su función bioquímica hasta su conducta biológica. Una definición generalmente aceptada es: “Bioinformática es un campo de la ciencia en el cual confluyen varias disciplinas tales como: biología, computación y tecnología de la información. El fin último de este campo es facilitar el descubrimiento de nuevas ideas biológicas así como crear perspectivas globales a partir de las cuales se puedan discernir principios unificadores en biología. Al comienzo de la “revolución genómica”, el concepto de bioinformática se refería sólo a la creación y mantenimiento de base de datos donde se almacena información biológica, tales como secuencias de nucleótidos y aminoácidos.

jueves, 21 de marzo de 2013

Computación Evolutiva

Autor:
PhD. Guillermo Choque Aspiazu
http://www.eldiario.net/
Publicado en:
Junio 30 de 2008

Desde los años 1930, algunos investigadores comenzaron a ver el proceso de evolución de las especies como un proceso de aprendizaje, mediante el cual la naturaleza dota a las especies de diferentes mecanismos, buscando hacerlas más aptas para sobrevivir. Partiendo de estos preceptos es posible desarrollar algoritmos que traten de resolver problemas de búsqueda y optimización guiados por el principio de la “supervivencia del más apto” que postulara Charles Darwin en su famosa y controversial “teoría de la evolución de las especies”. Dichos algoritmos son denominados algoritmos evolutivos y su estudio conforma la computación evolutiva. Bajo el término de computación evolutiva se engloba a un amplio conjunto de técnicas de resolución de problemas complejos basadas en la emulación de los procesos naturales de evolución. No es la primera vez que se hace uso de la emulación de procesos naturales para resolver problemas científicos y técnicos, los ejemplos más conocidos constituyen las redes neuronales para la resolución de problemas de aprendizaje artificial y el recocido simulado para resolver problemas de optimización que se plantean en las ciencias físicas.