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I comportamenti di molte specie animali hanno da sempre incuriosito ed affascinato
i naturalisti. Molte specie di termiti, ad esempio, costruiscono nidi
con un’architettura molto complessa senza che esista alcun tipo di coordinazione
centrale. Analogamente alcuni tipi di pesci nuotano in banchi così
uniti e coordinati da sembrare un unico grande pesce.
All’occhio di un osservatore esterno sembra che ogni individuo sappia
esattamente cosa fare ad ogni istante. Il fatto risulta ancora più interessante
se si considera che la semplicità di ogni individuo non può spiegare la complessità e l’armonia del comportamento risultante a livello di gruppo (ogni
individuo è dotato di limitate capacità percettive e di ancor più limitate
capacità intellettive).
Questo tipo di coordinazione avviene in ambienti non statici e non può
quindi essere totalmente preordinata (è impossibile che, ad esempio, ogni
pesce stabilisca a priori l’esatta traiettoria che dovrà percorrere in acqua).
Il comportamento intelligente a livello di gruppo, al quale ci riferiamo
con il termine Swarm Intelligence, nasce dalla cooperazione degli individui
nell’ambiente.
Negli ultimi anni, i ricercatori che si occupano di intelligenza artificiale
si sono avvicinati a questi tipi di comportamento attirati dalle possibilità
insite in questo nuovo paradigma. Gli algoritmi basati su di esso, per la
maggior parte modellati sui corrispondenti esempi biologici, presentano le
stesse caratteristiche di quest’ultimi: flessibilità, robustezza, totale assenza
di controllo centrale, alta tolleranza ai guasti e auto-organizzazione.
Nonostante negli ultimi anni si sia visto un deciso incremento nella ricerca,
la pubblicazione di alcuni libri e l’apparire dei primi corsi universitari
sull’argomento, e nonostante siano state realizzate alcune notevoli applicazioni
(come, ad esempio, in routing e nel campo dell’ottimizzazione combinatoria),
lo studio dell’Intelligenza Collettiva è ancora ad uno stadio embrionale, particolarmente per quanto riguarda il lato teorico e formale.
Nel lavoro di tesi viene presentato un nuovo meccanismo di coordinazione
tra agenti basato sul paradigma dell’Intelligenza Collettiva (IC) nel quale gli
agenti di un sistema coordinano i loro movimenti, senza alcuna forma di
controllo centralizzato, in modo da muoversi nella direzione indicata dalla
maggioranza degli agenti stessi.
Dal meccanismo descritto viene ricavato un algoritmo per la registrazione
rigida di immagini, ovvero l’allineamento di immagini prese secondo modalità
differenti (ad esempio in tempi diversi, da angolazioni diverse, con strumenti
diversi).