Чи актуальне сьогодні генетичне програмування?

Моє основне занепокоєння полягає в тому, чи є генетичне програмування активним полем досліджень, з деякими перспективними застосуваннями на практиці. Схоже, що в галузі машинного навчання нейронні мережі є головним модником, сьогодні згадуються в новинах, але я ніколи не чув про подібне генетичне програмування "історія успіху".

Дослідження тривають, хоча не так багато говорили порівняно з машинним навчанням, зокрема глибоким навчанням.

• Генетичні алгоритми застосовуються в окремих дослідницьких областях (приклади: "Генетичне програмування для оцінки теплового потоку між атмосферою та морським льодом у полярних регіонах" ( посилання ), "Генетичне програмування з альтернативними пошуковими механізмами для виявлення сітківки кровоносних сітків" ( посилання ) , "Оптимальне розміщення гумових підшипників, змащених водою для зменшення вібрації гнучких багатоступеневих роторних систем" ( ланка )).
• Якщо ви зацікавлені в дослідженні самих генетичних алгоритмів, дивіться статті Клер Ле Гуе .
• Є щорічна конференція, присвячена еволюційним обчисленням.
• Рамки програмування також далеко не мертві.

Чи актуальне сьогодні генетичне програмування?

Не так давно, на початку 2000-х, люди задавали те саме питання про нейронні мережі. Уго Ларошель згадує, як тоді переглядалися документи нейронних мереж. І ми знаємо, як це вийшло. Тому не будьте такі швидкі у своїх висновках, все це може змінитися за один день.