La technique d'échantillonnage de l'Université de Bristol suit tous les composants échantillonnés pour éviter les répétitions.

Avantages

  • Efficacité accrue
  • Diminution de la redondance

Applications

  • Modélisation mathématique
  • Biologie
  • Catastrophes naturelles
  • Économie

Objectifs de développement durable des Nations Unies abordés

  • Objectif 8 : Travail décent et croissance économique

  • Objectif 11 : Villes et communautés durables

Le projet

Les méthodes d'échantillonnage utilisées dans de nombreux algorithmes basés sur la probabilité ne suivent pas les composants précédemment échantillonnés. Cette méthodologie conduit à l'inefficacité car le programme ne peut pas se souvenir de ce qu'il a déjà fait et pourrait finir par répéter le processus.

Détails de l'innovation

Les fourmis des rochers laissent des traces chimiques lorsqu'elles explorent de nouveaux espaces. Ces sentiers indiquent aux autres fourmis où ne pas aller, pour éviter d'explorer deux fois la même zone. Les chercheurs ont imité cette méthode en créant un algorithme qui créait des "pistes négatives" des données déjà échantillonnées, ce qui diminuait la collecte de données redondantes et augmentait l'efficacité.

Modèle biologique

Les colonies de fourmis de roche trouvent des nids en explorant les zones voisines et laissent derrière elles des traces chimiques lorsqu'elles explorent de nouveaux espaces. Ces sentiers indiquent aux autres fourmis où ne pas aller, pour éviter d'explorer deux fois la même zone. Cela permet aux fourmis d'explorer collectivement plus d'espace en tant que groupe. Ceci est différent de la recherche de nourriture, dans laquelle les fourmis laissent des traces chimiques afin que d'autres fourmis puissent les suivre vers de nouvelles sources de nourriture.