Uso de inteligencia computacional para resolver problemas altamente dimensionales.

Introducción

En esta charla el Dr. Gregorio expone conceptos acerca de los problemas altamente dimensionales y en dónde los podemos encontrar. El Dr. explica que en la sociedad siempre se han presentado problemas relacionados con transporte, ruteo y de programación de horarios. En el pasado, algunos de estos problemas se resolvieron incluso por el sentido común, dado que la escala de los problemas era menor, sin embargo, con el aumento de la población, la demanda de muchos servicios ha aumentado, lo que ha provocado que estos mismos problemas ahora sean en una escala mucho mayor y presenten mayor complejidad para poder resolverlos. Actualmente contamos con herramientas para resolver la gran cantidad de problemas que se presentan día con día, una de ellas es la computación evolutiva, de la que se trató en la charla.

Resumen

Antes del siglo XX, el medio de transporte era por medio de carretas impulsadas mediante caballos, estos últimos eran utilizados a nivel mundial como medio de transporte principal, por lo que tenían gran demanda. Esto provocó varios problemas en la sociedad, como lo es el trazado de rutas que debían de seguir los caballos, asignar centros de suministro para la comida, reemplazos para los caballos, servicios de limpieza, entre otros. Bastantes ventajas existían con este medio de transporte, una de ellas es que se podía moverse rápidamente de un punto a otro, sin embargo, una de las mayores desventajas fue la cantidad de excremento en la calles, su aumulación provocaba malos olores y problemas de salud, por lo que se debía tener un servicio de recolección eficaz que resolviera este problema. Así los desafíos logísticos, de ruteo, programación de horarios, etc. a los que se tenían que enfrentar eran complicados, ya que en ese entonces no había herramientas computacionales como las que contamos hoy en día.

Por otro lado, día a día se generan datos con el uso del internet, el cual va creciendo año con año, el uso inteligente de estos datos crea un área de oportunidad para crear algoritmos que permitan obtener información útil para hacer la vida más fácil en algún área en específico. Por ejemplo, las cuatro grandes empresas de la computación (Microsoft, Apple, Google y Amazon), utilizan aprendizaje automático, algoritmos de optimización, redes neuronales e inteligencia computacional para elevar las ventas de sus productos con la ayuda de la extracción de información de sus consumidores.

Finalmente, el Dr. presenta un problema de optimización en cuencas, el cual consiste en establecer el equilibrio en el uso del suelo dividido en parcelas para establecer: ciudades, granjas con animales, bosques, industria, etc., cuidando el apropiado uso de recursos del medio ambiente y con restricciones de proximidad entre los usos del suelo. Este problema es de gran escala y multidimensional, con restricciones no lineales, su alto nivel de complejidad provoca que la mayoría de los métodos conocidos no logren llegar a la solución óptima, por lo que se debe recurrir a técnicas de computación evolutiva para poder resolverlo.

Conclusiones

Problemas altamente dimensionales exigen: hibridación entre métodos de solución, buscar soluciones en dónde antes no se habían buscado, ver cómo se han resuelto otro tipos de problemas, interacción con otros investigadores, etc., solo viendo los problemas desde diferentes puntos de vista podremos resolverlos, una manera es la inteligencia computacional que se concentra en resolver problemas para los cuales la aplicación de enfoques algorítmicos tradicionales son poco efectivos o inviables.

Ligas de interés

• Memory mapped file. [EN LÍNEA]
• GECCO. [EN LÍNEA]