O que as gaivotas podem nos ensinar sobre computação em nuvem
Essas aves possuem um dos métodos de caça mais eficientes e implacáveis da natureza. E os designers de rede podem aprender muito com elas
A natureza é uma tecelã incrivelmente eficiente, que transforma comportamentos aparentemente aleatórios em padrões ordenados. Esses fios formam uma tapeçaria complexa capaz de sobreviver a diferentes eras.
À medida que a humanidade passa a buscar a perfeição na arte e na ciência, retornamos às nossas raízes e encontramos inspiração nos designs da natureza.
Criamos materiais mais resistentes do que nunca, modelados a partir das redes de fungos. Nos inspiramos no movimento das minhocas para construir robôs capazes de se locomover. Produzimos algoritmos simétricos que imitam a maneira como os flocos de neve se formam.
Agora, uma equipe de cientistas do Reino Unido, China e Áustria está buscando inspiração nas gaivotas para construir sistemas de computação em nuvem melhores.
um algoritmo de otimização inspirado nas gaivotas pode reduzir o consumo de energia da computação em nuvem em 5,5% e o tráfego de rede em 70%.
Em um artigo publicado na revista “Internet of Things and Cyber-Physical Systems”, os pesquisadores argumentam que um “algoritmo de otimização inspirado nas gaivotas” – um algoritmo meta-heurístico que imita o comportamento de caça e migração dessas aves – pode tornar a computação em nuvem mais eficiente em termos de energia, reduzindo o consumo em 5,5% e o tráfego de rede em 70%.
O estudo aborda o desafio de conectar máquinas virtuais de computação em nuvem a equipamentos físicos, já que uma quantidade quase infinita de dados precisa passar por supercomputadores para serem processados.
Isso muitas vezes é feito em grandes centros de dados administrados por gigantes da indústria. Eles ficam estrategicamente espalhados pelo mundo, porque estar geograficamente próximo dos usuários permite que os sinais digitais sejam enviados e recebidos de forma mais rápida.
Mas esses centros consomem muita energia. Em 2017, foram 416 bilhões de quilowatts-hora, ou cerca de 2% do consumo total de energia elétrica do mundo.
MAIS LEVE E MAIS EFICIENTE
Os pesquisadores afirmam que o comportamento das gaivotas ao caçar uma presa é um exemplo extremamente eficiente de como atingir um alvo com o mínimo de gasto energético.
Eles sugerem o uso de um algoritmo que imite seus hábitos de caça para determinar onde posicionar máquinas virtuais – que, na computação em nuvem, funcionam como pontos que enviam vários fluxos de dados para supercomputadores físicos – em uma rede de comunicações de servidores.
A ideia é tornar o tráfego da rede o mais eficiente – e, portanto, o mais leve – possível. Como se os supercomputadores fossem as presas e as máquinas virtuais, as aves que as perseguem, observando seu precioso alimento (uma máquina física próxima) e traçando um caminho para ele com a urgência voraz de um carnívoro faminto.
As gaivotas fazem isso enquanto evitam colisões com outras aves, e seu movimento migratório é guiado pela ave mais apta. Quando encontram uma presa e mergulham para atacar, mudam habilmente sua inclinação e velocidade, resultando em uma espécie de espiral descendente – calculada pelos autores do estudo através de uma fórmula, que pode prever sua posição em um determinado momento em relação a outras gaivotas.
Esta não é a primeira vez que o talento biológico dessas aves foi observado. Em 2019, um artigo na revista “Knowledge-Based Systems” descreveu como um algoritmo de otimização inspirado em gaivotas poderia modelar matematicamente soluções para construções mais fortes, desde molas comprimidas até vigas soldadas.
Tampouco é a primeira solução inspirada em biomimética na computação em nuvem: em 2022, pesquisadores propuseram um algoritmo para posicionar máquinas virtuais baseado no comportamento de colônias de abelhas, outra vertente do campo da chamada “inteligência de enxame”, um estudo que cobre um amplo espectro de colônias de insetos e bandos de aves.
Neste caso, os autores do estudo afirmam que algoritmos inspirados em gaivotas podem reduzir o número total de supercomputadores físicos necessários em todo o mundo, além de reduzir o consumo de energia da rede de comunicação entre máquinas em 80%.
Fazer isso seria uma grande vitória para a computação em nuvem, tornando-a mais sustentável e ajudando na luta contra as mudanças climáticas.
