Bio‑inspired computing adalah bidang ilmu komputer yang mengadopsi mekanisme biologis untuk menyelesaikan masalah komputasi kompleks. Salah satu contoh paling umum adalah algoritma evolusi — metode berbasis populasi yang meniru proses evolusi Darwin: seleksi alam, mutasi, dan reproduksi. Dalam konteks ini, “individu” adalah solusi kandidat, dan mereka berkembang secara iteratif untuk menemukan solusi terbaik.
Medium menyebutkan dua kelompok utama algoritma bio-inspirasi: Genetic Algorithm (GA) dan Neural Network . GA mencari solusi optimal menggunakan teknik pertukaran genetik dan mutasi; sementara neural network terinspirasi dari susunan neuron pada otak, memproses data melalui lapisan input, tersembunyi, hingga output yang diaktivasi oleh bobot dan bias.
Selain GA, ada sejumlah algoritma evolusi populer lain: Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), Bees Algorithm, dan Firefly Algorithm. Misalnya, ACO meniru perilaku semut dalam mencari rute optimal menggunakan feromon digital; sedangkan Firefly Algorithm meniru tarian bercahaya kunang-kunang untuk menemukan solusi optimal.
Kekuatan utama pendekatan bio‑inspirasi terletak pada kemampuan eksplorasi ruang solusi yang besar, keberhasilan pada masalah optimisasi global, dan fleksibilitas terhadap fungsi objektif yang kompleks . Namun, metode ini biasanya stochastic, sehingga hasilnya bisa tidak deterministik dan memerlukan kalibrasi parameter seperti populasi, tingkat mutasi, dan jumlah iterasi.
Aplikasi nyata dari algoritma evolusi cukup luas: pengoptimalan parameter dalam rekayasa, desain sirkuit elektronik, penjadwalan industri, bioinformatika (seperti optimisasi urutan DNA), hingga pengembangan sistem AI hybrid . Contoh konkretnya termasuk desain op-amp dengan PSO dan penjadwalan rute kendaraan dengan ACO.
Secara keseluruhan, bio‑inspired computing merupakan jembatan antara alam dan teknologi. Dengan memahami prinsip evolusi dan perilaku kolektif alam, kita mampu menciptakan algoritma yang kuat, adaptif, dan aplikatif di banyak bidang. Meskipun masih memiliki batasan seperti kebutuhan tuning dan kemungkinan konvergensi ke solusi lokal, potensi inovasinya tetap sangat besar—dan terus berkembang hingga ke teknologi masa depan.
