Por Félix López, director de Eureka, empresa de divulgación científica
Existen palabras que se filtran repentinamente en la cotidianeidad pero de las que desconocemos su significado. Este es el caso de los algoritmos.
No se trata de conjuntos complejos de instrucciones para computadoras. Están presentes cada vez que alguien sigue un proceso paso a paso replicable para realizar una tarea. ¿Están presentes hasta para seguir una receta de cocina!. Los pasos de un procedimiento son un algoritmo.
Incluso la rutina a la hora de acostarse es un algoritmo bastante simple. Por ejemplo ducharse, ponerse el pijama, cepillarse los dientes y meterse en la cama representan un proceso. Cada una de las acciones son un algoritmo.
Cuando alguno de los factores se modifica, por ejemplo quedarse sin pasta de dientes, nuestro cerebro necesita un conjunto diferente de instrucciones. ¡Ir a la farmacia?, ¡optar por una marca diferente de dentífrico si no hay la que se compra regularmente? Ese tipo de decisiones crean partes nuevas y diferentes para que yo complete mi tarea.
Así es como los algoritmos se vuelven más complicados.
Cuando programamos computadoras, les damos instrucciones para todos los caminos posibles que podrían necesitar. Se derivan todas las series posibles de eventos que podrían ocurrir en un proceso particular.
El comercio de acciones, el cifrado, el modelado de tráfico y las redes sociales son solo algunas de las aplicaciones que usan o requieren algoritmos complejos.
Ahora, los algoritmos de aprendizaje automático pueden realizar cálculos y predicciones nuevos e inesperados.
En sí, los algoritmos no son solo para computadoras y programadores. Son la forma en que todos hacemos las cosas todos los días de nuestras vidas.
Ahora hablemos de los algoritmos inteligentes. Éstos no solo ayudarán a diseñar mejores productos, también podrían redefinir la manera de desarrollarlos.
La mayoría de los pasos en el desarrollo de productos consisten en problemas complejos de optimización. Los equipos de diseño los abordan en forma iterativa, mejorando la “mejor estimación” inicial por medio de rondas de análisis de ingeniería, interpretación y refinación. Pero cada iteración consume tiempo y dinero, y solo es posible completar un puñado de ellas durante el período de desarrollo.
Debido a que rara vez existe la oportunidad de explorar soluciones alternativas alejadas de la hipótesis de base, con frecuencia el diseño final resulta sub-óptimo.
Pero la tecnología actual ofrece una alternativa. La simulación y el análisis digitales son ahora tan rápidos que es posible analizar diseños en cuestión de segundos. Los algoritmos pueden adaptar automáticamente la geometría de una pieza entre una simulación y otra, sin necesidad de ajuste manual.
Así, gracias al uso de técnicas de inteligencia artificial, estos nuevos sistemas de diseño generativo son capaces de explorar un universo mucho mayor de soluciones y de comparar los resultados de miles de simulaciones para seleccionar el diseño que ofrezca la combinación ideal de atributos.
Incluso, para algunos tipos de problemas, los algoritmos generativos ya superan a los equipos de ingenieros. Además, pueden producir soluciones no intuitivas casi imposibles de encontrar con los procesos tradicionales.