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Wenn sich Systems Engineering von der Natur inspirieren lässt

Redakteur: Julia Schmidt

Honigbienen halfen Forschern einen Algorithmus zu entwickeln, der die Belastung von Host-Servern um 25 Prozent reduzieren kann. Gerade bei Problemen, die von unvorhersehbaren Faktoren beeinflusst werden, können Ingenieure und Techniker von der Natur lernen.

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Forscher markieren Bienen, um ihr Bewegungen im Schwarm besser verfolgen zu können. Die Algorithmen, die dem Verhalten der Schwärme zugrunde liegen, können beim Lösen von Aufgaben helfen, die unvorhersehbare Faktoren enthalten.
Forscher markieren Bienen, um ihr Bewegungen im Schwarm besser verfolgen zu können. Die Algorithmen, die dem Verhalten der Schwärme zugrunde liegen, können beim Lösen von Aufgaben helfen, die unvorhersehbare Faktoren enthalten.
(Bild: Georgia Tech / Fitra Hamid)

Systemforscher Craig Tovey hat am „Honey-Bee-Algorithm“ mitgearbeitet, der 2016 mit dem amerikanischen Golden Goose Award wurde. Der Award zeichnet staatlich geförderte Forschungsprojekte aus, die der Gesellschaft spürbar helfen. Der Algorithmus basiert auf dem Verhalten der Bienenvölker bei der Nahrungssuche und kann dabei helfen die Schwankung des Datenverkehrs auf Servern durch die Nachahmung des Verhaltens von Bienenvölkern automatisch auszugleichen. Dadurch konnten die Kosten für das Webhosting spürbar gesenkt werden.

Obwohl die Natur für einige Systeme der Informationstechnologie ausgezeichnete Inspirationen für das Design bieten, ist sie für manche Systeme eine gänzlich ungeeignete Vorlage. Tovey hat sich im Laufe seiner Forschung mit vielen von der Natur inspirierten technologischen Errungenschaften beschäftigt. Auf dem jährlichen Symposion der American Association for the Advancement of Science (AAAS) in Austin, Texas hat er einen Vortag zu den Stärken und Schwächen solcher Projekte gehalten.

Es ist oft einfacher auf bewährte Lösungen zu setzen

„Wenn man die Bienen studiert, entdeckt man Wahrheiten, die von Dauer sind. Die Algorithmen, die die Bienen leiten, haben sich über Millionen von Jahren entwickelt und werden hoffentlich noch für Millionen von Jahren zur Verfügung stehen.“, sagte Tovey, der Co-Direktor des Georgia Tech Center for Biological Inspired Design ist. „Der Entwurf einer neuer Mikroschaltung dagegen, hält maximal drei Jahre. Danach ist er weg, ersetzt durch neue Entwürfe.“

„Wir hatten Glück mit den Bienen und dem Webhosting“, gesteht Tovey.Ob die Nachahmung der Natur für eine bestimmte technische Aufgabe sinnvoll ist, hängt stark von dem zu lösenden Problem ab. Oft ist es einfacher, etwas von der Stange zu verwenden und gegebenenfalls anzupassen. Tovey hat die Erfahrung gemacht, dass solange „das reale Problem statisch und mit vorhersagbaren Daten definiert ist, dann sind die von der Natur inspirierten Methoden in der Regel viel schwächer, viel schlechter als die klassischen Optimierungsmethoden.“

Das Problem des Handlungsreisenden

Ein typisches Beispiel ist das „Traveling Salesman Problem“, das Rundreiseproblem. Es geht darum, die besten, kürzeste Route zu berechnen, die ein Verkäufer zurücklegen sollte, um Hunderte, Tausende oder Zehntausende von Städten auf einer Karte zu besuchen. Aus der Natur-inspirierte Lösungsansätze eignen sich für etwa 100 Städte, aber sie würden dennoch nicht zur optimalen Lösung führen, so Tovey. „Im Gegensatz dazu können Forscher 20.000 oder 50.000 Orte mit einem klassischen Algorithmus optimal lösen und sind dabei sehr schnell.“

„Man hat Ameisen imitiert, um die optimalen Wege durch ein solches statisches System zu finden. Wenn man diese Methode aber mit den klassischen Optimierungsmethoden vergleicht, dann sind die klassischen Methoden etwa 10 Milliarden Mal besser.“, sagt Torvey. Aber das Leben ist kein Zuckerschlecken, weshalb seiner Meinung nach Naturwissenschaftler und Techniker sehr viel davon lernen können. „Jedes Lebewesen ist sehr gut darin, verschiedenster Probleme zu lösen, sonst wäre es bereits ausgestorben".

Sobald ein technisches Problem jedoch eine unvorhersehbare Komponente enthält, können natürliche Algorithmen, die etwa die Bewegungen von Ameisen oder Bienen steuern, für die Lösung besser geeignet sein. „Im Rundreiseproblem bewegen sich die Städte logischerweise nicht. Aber wenn Sie ein bewegliches Ziel verfolgen und Ihre Daten nicht vollständig sind, dann können Sie großen Erfolg haben, indem Sie Insektenschwärme imitieren. Sie können Echtzeit-Kontrolle über Daten erhalten, die im wahrsten Sinne des Wortes ‚on the fly‘ sind“, so Tovey.

Wenn die Bienen es am besten wissen

Das kann den Serverstrukturen helfen, wenn etwa die Menschen im Falle eines angekündigten Sturms, häufiger über ihre Smartphone-Apps die aktuellen Wetterinformation abrufen. Oder wenn der Finanzmarkt mal wieder verrückt spielt, die Anleger massenhaft Aktien verkaufen und das zu einer Datenflut auf den Servern führt.

Bienen sind Meister darin, mit Blumenfeldern umzugehen, die ihre Eigenschaften verändern. Ein Blumenmeer, das um 10 Uhr morgens viel Ertrag gebracht hat, kann seine Blüten um ein Uhr nachmittags geschlossen haben, oder es fängt zu regnen. Die Algorithmen, die das Verhalten der Bienen steuern, veranlassen die Bienenvölker dazu, sich an Angebot und Nachfrage optimal anzupassen, vergleichbar mit den Anforderungen, die etwa an einen Webserver gestellt werden.

Der Schleimpilz dagegen erweist sich als Flop

Obwohl klassische Algorithmen die Natur in einfachen Situationen schlagen, kann das Beobachten natürlicher Algorithmen in den einfachsten Organismen, laut Torvay, noch Ehrfurcht einflößend sein. Sein Paradebeispiel dafür ist der Schleimpilz, ein nicht-zellulärer Organismus, der mit Amöben verwandt ist.

Wenn man Essensreste neben einem Schleimpilz platziert, breitet sich der Schleimschimmel gerade eben so aus, dass er das Essen erreicht und es mit dem restlichen Schimmel verbunden ist. Der Schimmel passt seine Form sehr effizient an, je nachdem wo die Krümmel verteilt sind. „Japanische Forscher haben sich einen Spaß gemacht und die Essensreste so platziert, dass sie einer Karte der Städte in Japan entsprechen, die durch Bahnlinien verbunden sind. Und tatsächlich haben sich die Schleimpilze so verteilt, dass die Konfiguration am Ende fast perfekt zum Schienennetz passte, das die Städte tatsächlich verband", sagte Tovey. Der Schleimpilz war jedoch ein Flop. Auch in diesem Fall haben die Studien ergeben, dass die klassischen Algorithmen effizienter und schneller sind. Aber die Anpassungsfähigkeit des Schleimpilzes hat die Forscher dennoch in Staunen versetzt.

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