Evrim Kuramı ve Mühendislik

Canlılarda gen ve özellik dağılımının kuşaklar arasında seçilim baskısıyla değişmesi süreci olan "evrim" mühendislikte de önemli bir esin kaynağı olmuştur. Evrim kuramını esin alan yaklaşımlar, bilgisayar ve mekatronik mühendisliğindeki bazı problemlerin çözümünde şaşırtıcı çözümler sunmaktadır.

Evrim ve doğal seçilim ilkelerinden esinlenen "evrimsel algoritmalar", çoğunlukla arama ve optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılmaktadırlar. Bu algoritmalar, evrim sürecini taklit ederek, farklı bir problem özelinde optimum veya optimuma yakın çözümü bulabilmektedir. İlgili süreçlerde -tıpkı canlı evrimindeki gibi- potansiyel çözümlerden oluşan bir popülasyon yinelemeli olarak üretilmektedirler.^[2] Böylece robotik, görüntü işleme, ses işleme, veri madenciliği, bilgisayar destekli tasarım ve üretim gibi alanlarda farklı çözümler sağlanmaktadır.

Genel olarak optimizasyon problemlerini çözmek amaçlı tasarlanan, ilgili süreçlerde genetik ve doğal seçilim ilkelerini kullanan özelleşmiş evrimsel algoritmalar "genetik algoritmalar" olarak bilinmektedir.^[3] Bu algoritmalar temelde yeni çözümler oluşturmak için seçme, çaprazlama ve mutasyon gibi genetik operatörleri uygulayarak çalışmaktadır. Böylece yanlış çözümler doğadaki gibi elenmekte, doğru çözümler hayatta kalmaktadır. Bağışıklık algoritması, balık sürüsü algoritması, benzetilmiş tavlama, diferansiyel evrim, gezgin satıcı problemi, karınca kolonisi optimizasyonu ve parçacık sürü optimizasyonu genetik algoritmaların kullanıldığı bazı önemli alanlardır.^[1]

Evrimsel algoritmaların robotlar ve ilgili sistemler özelinde tasarım, geliştirme ve optimizasyon amaçlı kullanılması "evrimsel robotik" isimli mühendislik disiplinini ortaya çıkarmıştır. Evrim kuramı ilkeleri kullanılarak robotik sistemlerin çevrelerine uyum sağlaması, yeni davranışlar öğrenmesi ve tüm bunlarım optimizasyonu sağlanmaktadır. Bu yaklaşım insansı robotlar, insansız hava araçları, kontrol sistemleri ve sürü robotiği gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Mühendisler doğadaki süreçleri inceleyerek karmaşık sorunlara verimli ve yenilikçi çözümler tasarlamaktadır. Örneğin elektronik devrelerin, haberleşme sistemlerinin ve yapay sinir ağlarının tasarımını optimize etmek için "evrimsel ilkeler" kullanılmaktadır. Bu uygulamalar "yapay yaşam" kavramını ortaya çıkarmıştır. Yapay yaşam, yapay sistemler için yaşam benzeri özellikleri inceleyen disiplinler arası bir alandır. Sonuçta evrim kuramı, yapay yaşam biçimlerini modellemek için bilimsel bir taban sunmaktadır.

Canlıların temel davranışları, organizasyon ve adaptasyon yetenekleri bilimin uygulayıcıları olan mühendislere esin kaynağı olmaya devam etmektedir. Bilim insanları yakın gelecekte bu ve benzeri süreçleri temel alan yaklaşımların yaygınlaşacağını öngörmektedir.