كيف تعمل خوارزمية الجينات الوراثية في الذكاء الاصطناعي

تقوم آلية عمل خوارزمية الجينات الوراثية ضمن تقنيات الذكاء الاصطناعي على مبدا عمل الانتخاب الطبيعي الذي وضعه دارون وتُستخدم خوارزمية الجينات الوراثية GA لحل مجموعة متنوعة من المشكلات، منها:

· التحسين، مثل العثور على أفضل حل لمشكلة معينة.

· البحث، مثل العثور على حل لمشكلة غير معروفة.

· التصميم، مثل إنشاء تصميم جديد.

آلية عمل خوارزمية الجينات الوراثية

كيف تتكاثر الخوارزميات وفقا لـ خوارزمية الجينات الوراثية :

تتكاثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتتوالد الاكواد حتى تصل الى مستويات ذكية ولامعة وخارقة وفقا لآلية خوارزمية الجينات الوراثية وفقا لـ 4 خطوات هي:

§ الخطوة الأولى : التوليد، حيث يتم إنشاء مجموعة عشوائية من الأكواد البرمجية والتي تسمى الجيل الأول.

§ الخطوة الثانية : التقييم، حيث يتم تقييم كل كود برمجي وكفاءة عمله ومكمن ضعفه بناءً على مدى ملاءمته لمشكلة معينة وكيفية عمله لحل المشكلات البرمجية والوصول للنتيجة المرجوة.

§ الخطوة الثالثة : الاختيار، حيث يتم اختيار أفضل الأكواد لإنشاء الجيل التالي بعد تزاوجهم والمقصود هنا استبعاد الاكواد التي بها مشاكل واختيار الافضل ثم أخذ كل ما هو افضل فيما تم اختياره وانشاء خوارزمية جديدة.

§ الخطوة الرابعة : التكاثر، حيث يتم إنشاء الجيل التالي عن طريق التكاثر بين الأفراد المختارين.

خوارزمية الجينات الوراثية والتعلم الألي في الذكاء الاصطناعي:

تُستخدم خوارزمية الجينات الوراثية بشكل أساسي في تقنيات تعلم الألة والتعلم العميق لتحسين حلول المشكلات المعقدة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحسين أداء خوارزميات التعلم الآلي، أو لإنشاء تصميمات جديدة للمنتجات أو العمليات.

استخدامات خوارزمية الجينات الوراثية في الذكاء الاصطناعي:

البحث

تُستخدم خوارزمية الجينات الوراثية أيضًا للبحث عن حلول لمشكلة غير معروفة. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لاكتشاف أدوية جديدة، أو لتحديد أفضل موقع لبناء منشأة جديدة.

التصميم

تُستخدم خوارزمية الجينات الوراثية أيضًا للتصميم، مثل إنشاء تصميم جديد للطائرة أو السيارة. يمكن استخدامها لإنشاء تصميمات أكثر كفاءة أو موثوقية أو جمالًا.

مميزات خوارزمية الجينات الوراثية :

§ قدرتها على حل المشكلات المعقدة.

§ قدرتها على اكتشاف حلول غير معروفة.

§ قدرتها على التكيف مع التغيير.

عيوب خوارزمية الجينات الوراثية

§ أنها قد تكون بطيئة.

§ أنها قد تتطلب الكثير من الموارد الحسابية.

§ أنها قد لا تجد دائمًا أفضل حل.

مستقبل خوارزمية الجينات الوراثية

تُستخدم خوارزمية الجينات الوراثية بالفعل في مجموعة متنوعة من التطبيقات، ومن المتوقع أن تزداد شعبيتها في السنوات القادمة. يمكن استخدامها لحل مجموعة واسعة من المشكلات، مما يجعلها أداة قيمة للذكاء الاصطناعي.

اياد موسى

أسعار العملات الرقمية مقابل الدولار

XAUT

4886.65000000

ASTER

0.71270500

PEPE

0.00000440

CRO

0.07922000

UNI

3.53000000

AVAX

9.11000000

TON

1.42000000

PI

0.18814900

AAVE

126.65000000

TAO

190.07000000

SHIB

0.00000651

MNT

0.63391600

BUIDL

1.00000000

USDF

0.99679100

SUI

0.96861300

M

1.57000000

DOT

1.35000000

OKB

80.07000000

PAXG

4910.18000000

WLFI

0.11238900