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Carlos del Porto Blanco

Imagine que los problemas más complejos de la ingeniería, la logística o la ciencia de datos no se resuelven mediante la lógica lineal de un humano, sino a través de un proceso ciego, iterativo y masivo de ensayo y error, inspirado en la misma fuerza que dio forma a la vida en la Tierra: la evolución biológica. Esa no es una escena de ciencia ficción, sino el principio fundamental de los Algoritmos Genéticos, una de las herramientas más poderosas y elegantes de la inteligencia artificial. A ellos dedicaré la columna de hoy.

La evolución no es solo un proceso biológico, sino un principio universal de adaptación y optimización. John Holland.

Origen y su contexto histórico

Los Algoritmos Genéticos son una técnica de optimización y búsqueda inspirada en el proceso de selección natural descrito por Charles Darwin. Esos algoritmos permiten resolver problemas complejos en ingeniería, informática, economía y biología, imitando la evolución biológica: selección, reproducción y mutación, esto no se hace por romanticismo, sino porque la evolución ha demostrado ser un proceso robusto, paralelo y adaptable para encontrar soluciones en espacios de búsqueda enormes —a menudo demasiado grandes para que los métodos tradicionales los recorran en tiempos razonables

La historia comienza, como no podía ser de otra manera, con Charles Darwin y su teoría de la selección natural a mediados del siglo XIX. Sin embargo, la chispa computacional no se encendió hasta un siglo después. En 1954, el biólogo Nils Aall Barricelli ya simulaba evolución en computadoras, pero, sus ideas no tuvieron eco. Pero fue en la década de 1960 y, sobre todo, en los 70, cuando el campo tomó su forma actual.

La figura clave es John Henry Holland (1929–2015), un científico estadounidense pionero en sistemas complejos y computación evolutiva y profesor de la Universidad de Míchigan. En 1975, con la publicación de su libro “Adaptación en Sistemas Naturales y Artificiales”, Holland sentó las bases teóricas de lo que él llamó «Algoritmos Genéticos». Su motivación no era solo resolver problemas, sino entender mejor los mecanismos de la adaptación y la evolución. Holland se preguntó: si la naturaleza puede «encontrar» soluciones óptimas (como el diseño del ala de un pájaro o la eficiencia de la fotosíntesis) a través de la evolución, ¿por qué no aplicar ese mismo proceso a problemas artificiales?

Cuenta la leyenda que Holland se inspiró en las ideas de Charles Darwin (1859) y Gregor Mendel (1866), pero también en los trabajos de Alan Turing sobre computación. Sus estudiantes probaron uno de los primeros Algoritmos Genéticos en un problema simple: hacer que el algoritmo «adivinara» la frase «MICHIGAN» partiendo de letras aleatorias. En pocas generaciones, la población de cadenas de caracteres mutó y se recombinó hasta que, efectivamente, emergió la palabra correcta. Era una prueba de concepto poderosa: la evolución artificial funcionaba.

Los Algoritmos Genéticos imitan el proceso de evolución natural mediante tres operaciones principales:

  1. Selección: Se eligen los «individuos» (soluciones potenciales) más aptos para reproducirse.
  2. Cruzamiento: Los individuos seleccionados intercambian parte de su información genética (en el algoritmo, esto se representa como cadenas de bits o números).
  3. Mutación: Se introducen cambios aleatorios en algunos individuos para mantener la diversidad genética.

Y existen tres componentes clave:

  • Población: Conjunto de soluciones candidatas.
  • Aptitud: Función que evalúa qué tan buena es una solución.
  • Generaciones: Cada iteración del algoritmo, donde la población evoluciona.

Imagine que usted debe diseñar la forma más eficiente del ala de un avión para reducir el consumo de combustible. Existen millones de combinaciones posibles: curvaturas, grosores, ángulos, materiales y otras. Probarlas una por una sería imposible, ese será el ejemplo que tomaré para la explicación.

Un Algoritmo Genético no es una línea de código, sino un proceso que imita el ciclo evolutivo y que funciona en tres pasos iterativos como acabo de mencionar:  1. Codificación y Población Inicial: El problema a resolver se codifica en una estructura similar a un cromosoma. Por ejemplo, para diseñar el ala de un avión, el «cromosoma» podría ser una cadena de números que representan su curvatura, envergadura y ángulo de ataque. El algoritmo genera aleatoriamente una «población» inicial de cientos o miles de esas posibles soluciones (alas). 2. Función de Aptitud: Ese es el elemento fundamental. Se define una función que determine cuán «buena» es cada solución. Para el ala, podría ser una fórmula que calcule la relación sustentación/arrastre. A mayor eficiencia aerodinámica, mayor será la «aptitud» de ese diseño individual.

El próximo paso, sería: 3. Selección: Aquí entra en juego la «supervivencia del más apto». Los individuos (soluciones) con mayor puntuación de aptitud tienen una mayor probabilidad de ser «seleccionados» para ser padres de la siguiente generación. 4. Cruce (Recombinación): Los «padres» seleccionados se emparejan e intercambian partes de sus «cromosomas» para crear «hijos». Si un padre representa un ala muy ancha y otro un ángulo muy pronunciado, un hijo podría combinar el ancho del primero con el ángulo del segundo. Ese operador es clave para explorar nuevas combinaciones de soluciones prometedoras y por último, 5. Mutación: Se introducen pequeños cambios aleatorios en los cromosomas de los hijos. Una mutación podría alterar ligeramente la curvatura del ala. La mutación es fundamental para evitar que el algoritmo se estanque en soluciones «buenas” pero no óptimas» (máximos locales) y para mantener la diversidad genética en la población.

Ese ciclo (Selección, Cruce, Mutación y Evaluación) se repite durante cientos o miles de generaciones. Con el tiempo, la población «evoluciona», y la aptitud media aumenta, convergiendo hacia soluciones óptimas o casi óptimas para el problema planteado.

Esto se puede ver en el siguiente ejemplo: se quiere optimizar el diseño del ala de un avión para reducir la resistencia al aire. Un algoritmo genético podría ser el siguiente:

  1. Generar diseños aleatorios (población inicial).
  2. Evaluar cuál tiene menos resistencia (función de aptitud).
  3. Combinar los mejores diseños (cruzamiento) y añadir pequeñas variaciones (mutación).
  4. Repetir el proceso hasta obtener un diseño óptimo.

Los Algoritmos Genéticos han transformado la manera en que se abordan algunos problemas complejos. Su capacidad para encontrar soluciones óptimas en espacios de búsqueda enormes los hace indispensables en la era de la inteligencia artificial.

Estas herramientas computacionales tienen influencia en otras disciplinas como son:

  • Metaheurísticas: Inspiraron el desarrollo de otros métodos de optimización, como el recocido simulado y la optimización por enjambre de partículas.
  • Biología computacional: Se utilizan para simular procesos evolutivos y entender mejor la genética.

Algunas aplicaciones

Los Algoritmos Genéticos no son solo una curiosidad académica. Han resuelto problemas del mundo real donde los métodos tradicionales fallan:

Ingeniería y Diseño

  • Optimización de estructuras: Diseño de puentes, aviones y automóviles.
  • Robótica: Permiten a robots aprender tareas complejas, como caminar o manipular objetos, mediante evolución de comportamientos.
  • Diseño de Antenas para la NASA: Uno de los casos más célebres ocurrió en 2006. Ingenieros de la NASA necesitaban una antena para una misión de naves espaciales con requisitos de rendimiento extremadamente específicos. Un Algoritmos Genéticos, sin conocimiento previo de física electromagnética, generó un diseño extraño y retorcido que ningún ingeniero humano habría concebido. No solo funcionó, sino que superó el rendimiento de los diseños tradicionales. La antena fue fabricada y utilizada en la misión.
  • En los procesos de fabricación de microchips, aviones o autos, optimizan la disposición de componentes para mejorar el rendimiento y reducir materiales.

Informática

  • Aprendizaje automático: Optimización de redes neuronales.
  • Ruteo de redes: Optimización de rutas en GPS y logística.

Biología y Medicina

  • Diagnóstico médico: Optimización de tratamientos personalizados.
  • Bioinformática: Se usan para alinear secuencias de ADN, predecir la estructura tridimensional de proteínas y diseñar fármacos.
  • Medicina: En oncología, los Algoritmos Genéticos ayudan a diseñar regímenes de quimioterapia personalizados, combinando fármacos y dosis para maximizar la eficacia y minimizar efectos secundarios. Un estudio del Instituto Karolinska de Suecia, en 2021, logró predecir combinaciones óptimas con un 27% más de precisión que los modelos clínicos tradicionales.

Logística y Planificación:

Empresas como Amazon y DHL utilizan Algoritmos Genéticos para optimizar las rutas de reparto, minimizando el tiempo de entrega, la distancia recorrida y reduciendo el consumo de combustible y las emisiones de gases de efecto invernadero, un problema matemáticamente complejo conocido como el «problema del viajante». En 2023, una implementación en Alemania logró recortar en un 18% los kilómetros recorridos por flotas de reparto.

Economía y Finanzas

  • Bancos y fondos de inversión los emplean para encontrar estrategias de trading óptimas, identificando patrones en mercados volátiles.
  • Optimización de carteras de inversión.
  • Predicción de mercados.

Energía y sostenibilidad:

  • Se aplican en la optimización de procesos industriales, como la extracción de proteínas de soya, mejorando la eficiencia energética y reduciendo residuos

Ciudades Inteligente

  • Optimizan el tráfico, la distribución de recursos y la planificación urbana

Arte y Diseño

Los Algoritmos Genéticos han sido empleados para crear diseños arquitectónicos innovadores, composiciones musicales e incluso obras de arte generativo, donde el «gusto estético» se define matemáticamente en la función de aptitud. En el 2019, el artista generativo Refik Anadol los usó para crear instalaciones visuales que evolucionasen en tiempo real, basadas en datos del clima y el tráfico de Estambul. Sus obras se exhiben en el Museo de Arte Moderno de New York, MoMA y el Museo Guggenheim de Bilbao en el País Vasco, España.

Un caso de uso interesante es su uso de los Algoritmos Genéticos en la planificación de horarios para eventos masivos, como los Juegos Olímpicos, donde deben coordinarse miles de actividades y recursos

En 2024, investigadores del MIT y DeepMind presentaron EvoNet, un sistema que combina Algoritmos Genéticos con Inteligencia Artificial para diseñar nuevos materiales cuánticos. En menos de 72 horas, el sistema propuso 12 compuestos con propiedades nunca vistas, que luego fueron sintetizados en laboratorio. Uno de ellos, un superconductor de alta temperatura a presión ambiente, está siendo validado para aplicaciones en redes eléctricas.

Existen tres características los hacen únicos:

  • No necesitan derivadas o funciones continuas: A diferencia de los métodos matemáticos clásicos, los Algoritmos Genéticos funcionan con datos discretos, caóticos o incluso ruidosos.
  • Exploran múltiples soluciones en paralelo: Mientras un algoritmo tradicional sigue un camino, los Algoritmos Genéticos exploran cientos al mismo tiempo.
  • Se adaptan a cambios: Si las condiciones del problema cambian (por ejemplo, un nuevo obstáculo en una ruta), el Algoritmos Genéticos puede reajustarse en pocas generaciones.

Sus principales ventajas son:

  • No requieren conocimiento previo del problema (son «cajas negras»).
  • Pueden encontrar soluciones creativas que los humanos no considerarían.
  • Son robustos ante cambios en las condiciones del problema.

Y sus limitaciones:

  • La evaluación de soluciones complejas puede ser muy costosa en tiempo y recursos.
  • No siempre garantizan la solución óptima, pero sí soluciones muy buenas en tiempos razonables

Algunas curiosidades

  • El «Teorema de los Esquemas» de Holland: Holland demostró matemáticamente que los Algoritmos Genéticos pueden descubrir patrones útiles en grandes espacios de búsqueda, algo que revolucionó la optimización computacional.
  • Primeros experimentos en los 60: Holland y sus estudiantes en la Universidad de Michigan utilizaron computadoras primitivas (con tarjetas perforadas) para simular procesos evolutivos simples. Esos experimentos sentaron las bases de lo que hoy conocemos como computación evolutiva.
  • Algoritmos Genéticos en el arte: Artistas y diseñadores han utilizado Algoritmos Genéticos para crear música generativa y obras de arte abstracto, donde el algoritmo «evoluciona» piezas basadas en criterios estéticos.

Los Algoritmos Genéticos no son una bala de plata. No son la panacea. Pueden ser lentos si la población es pequeña o si la función de evaluación es costosa. También pueden quedar atrapados en “óptimos locales” —soluciones buenas, pero no las mejores. Por eso, hoy se combinan con otras técnicas: redes neuronales, programación evolutiva o aprendizaje por refuerzo. Esa fusión da lugar a lo que se llama evolución híbrida, un campo en auge desde 2020. Su verdadero poder reside en explorar espacios de búsqueda vastos, complejos y mal definidos, donde la intuición humana se pierde.

En esencia, los Algoritmos Genéticos son un tributo a la elegancia de la naturaleza. Recuerdan que a veces, para encontrar respuestas novedosas y robustas, no hay que diseñar la solución, sino crear las condiciones para que la solución se diseñe a sí misma.

Referencias

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