Modélisation d'évolution d'une espèce

[inviteab2b41c6]

Bonjour,
je me demande depuis un petit bout de temps, ce qui se passerait si on soumettait une population P à un environnement E qui lui est relativement peu familier. Par exemple, comment l'espèce va évoluer si elle est soumis à un air dont la composition change totalement, ou si elle est plogée dans un noir profond.

En fait, je sais que Von Neumann a beaucoup travaillé sur certains sujets informatiques, comme par exemple le jeu de la vie. Mais je me demandais s'il existait des modélisations (théorie des jeux?) qui étudient de tels systèmes et leur évolution au fil du temps.

Par exemple, je sais qu'on a créé des robots qui "apprennent" au fil du temps, je me demandais alors si on pouvait créer un système mathématique ou informatique, qui saurait évoluer en fonction des conditions de son environnement.

J'aurai aimé savoir si vouz avez déjà entendu parler de ce genre de recherches.
Merci.
Amicalement,
Quinto
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[kinette]

Bonjour,
Beaucoup de choses différentes dans ton post...

je me demande depuis un petit bout de temps, ce qui se passerait si on soumettait une population P à un environnement E qui lui est relativement peu familier. Par exemple, comment l'espèce va évoluer si elle est soumis à un air dont la composition change totalement, ou si elle est plogée dans un noir profond.

Dans le cas de changements brusques tout dépend du "potentiel d'adaptation" qu'a ton espèce.
Tout d'abord, certaines espèces sont dotées d'une grande plasticité (grâce à des gènes controllant cette plasticité) et s'en sortiront pas trop mal à court terme (et pourront ensuite évoluer vers une meilleure adaptation encore). D'autres espèces auront le potentiel génétique pour s'adapter rapidement, sans attendre l'apparition de nouvelles mutations: plus la variabilité génétique au sein d'une espèce est grande plus son potentiel adaptatif sera grand (la recombinaison aidant à créer des combinaisons de gènes encore mieux adaptées). Enfin, si le changement dont tu parles n'est pas trop brutal, les mutations apparaissant au fil du temps permettront l'apparition de nouveaux allèles/nouveau gènes qui permettront à l'espèce de s'adapter.
(les extinctions observées dans les registres fossiles nous montrent que l'évolution ne permet pas à tous les coups de s'adapter).

En fait, je sais que Von Neumann a beaucoup travaillé sur certains sujets informatiques, comme par exemple le jeu de la vie. Mais je me demandais s'il existait des modélisations (théorie des jeux?) qui étudient de tels systèmes et leur évolution au fil du temps.

Oui il existe des modèles d'évolution en fonction de l'environnement. La théorie des jeux n'en est pas un élément obligé (la théorie des jeux n'intervient que si l'intérêt d'une "stratégie" (qui peut être un caractère biologique) est modulé par les "stratégies" environnantes.
Certains modèles sont relativement simples: évolution de fréquences génétiques en fonction d'un facteur, ou de quelques facteurs. D'autres modèles sont plus complexes, certains à la limite de la vie artificielle.
Tu pourras trouver quelques modèles relativement simples avec ce logiciel: http://www.cbs.umn.edu/populus/
Sinon cette page recense pas mal de programmes (même si beaucoup de liens sont morts) plus proches de la "vie artificielle": http://www.simonyi.ox.ac.uk/dawkins/...software.shtml (mais ces programmes permettent plus une compréhension des phénomènes d'évolution que des applications pratiques).

Par exemple, je sais qu'on a créé des robots qui "apprennent" au fil du temps, je me demandais alors si on pouvait créer un système mathématique ou informatique, qui saurait évoluer en fonction des conditions de son environnement.

Il me semble que ce genre de chose existe en application "pratique", mais on s'éloigne de ce que je connais...

K.

[invitec314d025]

Pour les exemples de biologie dont tu parles, il me paraît difficile d'établir un modèle mathématique, même simpliste.
Pour le problème général d'un système qui s'adapte à son environnement (une forme d'apprentissage) tu disposes de nombreuses pistes : algorithmes statistiques, réseaux de neurones, algorithmes génétiques ...
Mais le plus difficile est peut-être de savoir sur quelle piste s'engager après avoir soigneusement analysé ce que l'on veut faire.
Pour les réseaux de neurones par exemple, quel type de réseau, quelle structure, quel nombre de neurones, quel algorithme d'apprentissage, quelle base d'apprentissage ... ?
Sans compter les risques de sur-apprentissage etc.

[EDIT: au vu de la réponse de Kinette, pour la bio, difficile, mais pas impossible ]

[inviteab2b41c6]

Merci beaucoup de vos réponses à vous deux, relativement passionant je dois dire.

En fait je m'intéresse à ceci depuis à peine une semaine, et ca faisait suite à la confrontation avec des amis "biologistes", je suis en fait néophite dans ce domaine ci, et j'aurai voulu en savoir plus. Je vous remercie donc chaleureusement, et je vais de ce pas aller sur les liens de Kinette.
Voila de beaux liens entre les sciences
Amicalement,
Quinto

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