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Muitas são as conversas em torno do tema tecnologia. Ao mesmo tempo temida e amada. Com fama de eliminar profissões e ao mesmo tempo ajudar na invenção de marcos científicos que beneficiam milhões de pessoas como a genômica humana, que permite o sequenciamento de DNA através da computação genética. O artigo de hoje é imperdível e reflexivo.

É muito comum na vida em sociedade, cada grupo defender as suas causas, mas a tecnologia é democrática e flexível. Ela pode e está presente em todas as camadas e para todos os tipos de interesse. Como em julho se comemora o dia nacional da ciência (08), vamos dedicar o artigo a essa temática e como ela beneficia toda a sociedade. Continue lendo e saiba os detalhes.

Todo cidadão tem interesse na palavra genética. Vamos continuar falando disso na perspectiva cientifica e tecnológica.

A computação evolucionária (CE) é um ramo de pesquisa emergente da Inteligência Artificial (IA), que propõe um novo paradigma para solução de problemas, que se inspira na seleção natural.

A CE compreende um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies. As técnicas atualmente incluem: Programação Evolucionária, Estratégias Evolucionárias, Algoritmos Genéticos e Programação Genética. Estes métodos estão sendo utilizados, cada vez mais, pela comunidade de inteligência artificial para obter modelos de inteligência computacional.

Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG) são as duas principais frentes de pesquisa em CE. Os Algoritmos Genéticos (AG) foram concebidos em 1960 por John Holland, com o objetivo inicial de estudar os fenômenos relacionados à adaptação das espécies e da seleção natural que ocorre na natureza, como dito acima, bem como desenvolver uma maneira de incorporar estes conceitos aos computadores, o que foi viabilizado por Melanie Mitchell.

Os Algoritmos Genéticos (AGs) possuem uma larga aplicação em muitas áreas científicas, entre as quais podemos destacar otimização de soluções de problemas, aprendizado de máquina, desenvolvimento de estratégias e fórmulas matemáticas, análise de modelos econômicos, problemas de engenharia, diversas aplicações na Biologia como simulação de bactérias, sistemas imunológicos, ecossistemas, descoberta de formato e propriedades de moléculas orgânicas.

Existem ainda problemas que requerem que os programas possam inovar, construindo algo completamente novo e original, como um novo algoritmo para resolver um problema computacional ou mesmo uma nova descoberta científica. Por fim, há problemas que requerem soluções tão complexas que é difícil programá-los manualmente. Os AGs são utilizados até mesmo em mineração de dados.

A computação genética abrange, como você viu, vários ramos da ciência, mas independente de qual o ramo que uma empresa ou instituição trabalhe, é muito importante pensar no planejamento, a começar pelo meio pelo qual a plataforma vai operar. Além disso, outras variáveis como volume de dados, servidores, acessibilidade e outros precisam ser considerados. Para garantir que um trabalho tão importante seja mantido seguro, melhor é contar com uma empresa experiente e com infraestrutura condizente.

Se sua empresa não trabalha com computação genética, que, como você viu, é uma área que ainda tem muitos desafios, ainda assim, pode pensar nas facilidades que a tecnologia pode proporcionar para a sua empresa e seus clientes. A tecnologia pode oportunizar inovações e benefícios para a sociedade. Assim, se sua empresa tem uma visão inovadora e não sabe como colocar em prática, existem inúmeros parceiros com os quais você pode contar.

Vamos conversar sobre isso?