مقدمه مفهومی محاسبات طبیعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که از فرآیندهای طبیعی برای حل مسائل محاسباتی الهام می گیرد. این مفهوم شامل الگوریتم های ژنتیک، شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی می شود. کاربردها در فناوری اطلاعات 1. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 2. بهینه سازی سیستم های پیچیده 3. پردازش تصویر و تشخیص الگو 4. پیش بینی سری های زمانی مثال های کاربردی 1. الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی مسیرها 2. شبکه های عصبی برای تشخیص تصویر 3. الگوریتم کلونی مورچه ها برای مسیریابی شبکه نقش در توسعه نرم افزار این روش ها برای حل مسائلی که راه حل های تحلیلی ندارند یا محاسبه آنها بسیار پرهزینه است استفاده می شوند. در بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی مدرن کاربرد دارند. تاریخچه و تکامل اولین بار در دهه 1950 با معرفی ماشین های خودکار سلولی آغاز شد. در دهه 1970 الگوریتم های ژنتیک معرفی شدند. امروزه با ظهور یادگیری عمیق، اهمیت آن بیشتر شده است. تفاوت با روش های کلاسیک برخلاف روش های تحلیلی که راه حل دقیق ارائه می دهند، روش های طبیعی معمولاً راه حل های تقریبی و تکاملی ارائه می کنند. پیاده سازی در زبان ها 1. پایتون (کتابخانه های TensorFlow, PyTorch) 2. R (برای تحلیل های آماری) 3. متلب (برای شبیه سازی) چالش های رایج 1. نیاز به منابع محاسباتی زیاد 2. مشکل تفسیرپذیری نتایج 3. نیاز به تنظیم پارامترهای دقیق کاربردهای مدرن 1. خودروهای خودران 2. سیستم های تشخیص گفتار 3. پیش بینی بازارهای مالی نتیجه گیری محاسبات طبیعی یکی از قدرتمندترین رویکردها برای حل مسائل پیچیده در فناوری اطلاعات است که همچنان در حال توسعه و پیشرفت می باشد.
