Entrevistamos a Akiko Takeda, Profesora en la Universidad de Tokio e investigadora en Optimización estocástica. Akiko trabaja en Optimización Matemática desde 2001 y ha disfrutado recientemente de una estancia de investigación en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC).
Aplicaciones de la Optimización estocástica y la Investigación Operativa
La Optimización estocástica es la metodología que aplicamos en casos de optimización bajo incertidumbre, pero para poder utilizarla primero tenemos que modelar un programa de optimización. Los datos y la estructura de un programa aportan certidumbre, lo cual facilita nuestro trabajo con el modelo, que tiene un alto grado de incertidumbre. Si queremos hacer un modelo para planificar inversiones futuras, por ejemplo, o un programa de cartera de valores que, partiendo de un mismo efectivo, lo distribuya entre varios valores (sin conocer el futuro de la compañía), la Optimización estocástica nos permitiría trabajar con la incertidumbre. A veces tenemos datos relacionados con el futuro y contienen mucho ruido o no aportan certidumbre, por eso la Optimización estocástica es uno de los mejores métodos para tratar con este tipo de incertidumbre.
Complejidad de llevar aplicaciones de la Optimización estocástica a casos reales
La verdad es que es algo extremadamente complejo. La Optimización estocástica puede utilizarse para tomar decisiones sobre el futuro, pero para construir el modelo no podemos expresar todos los datos en un solo modelo matemático, así que extraemos lo esencial de nuestro programa y lo formulamos en un modelo de optimización matemática. A veces cuesta separar lo esencial de los pequeños detalles, pero hay que hacerlo, y después comprobamos los resultados e investigamos si la solución es razonable. Si no nos convence, efectuamos unos pequeños cambios y corregimos el modelo, y así seguimos este procedimiento hasta estar satisfechos con el modelo y la solución.
Modelo de negocio basado en la investigación: el modelo del IIC
Me gustan mucho los proyectos del Instituto, porque yo ahora mismo me dedico a la Educación pero antes trabajé en el Centro de Investigación de Toshiba, y en esa época estuve involucrada en programas más relacionados con el mundo real. En el Instituto se trabaja con técnicas de optimización matemática de nivel muy alto para resolver problemas reales importantes. Me encanta la estancia, la gente y el Instituto. Tienen mucho conocimiento de Optimización y Aprendizaje automático, y pueden aplicarlo a problemas del mundo real, y eso es algo muy importante: muy poca gente aúna ambos conocimientos: los de los programas del mundo real y la parte matemática (Machine Learning, Investigación Operativa y optimización).
El campeón mundial de ‘go’ gana por primera vez a la inteligencia artificial
Estoy muy sorprendida con la noticia, el ajedrez fue el primer juego desarrollado en ordenador, y el programa desarrollado para el Shogi también es muy bueno, pero en el caso del Go se abría una gran brecha entre el mejor jugador humano y el programa informático, y ahora esta diferencia se ha compensado, así que sí, estoy muy sorprendida.
Puedes ver el vídeo de la entrevista completa a Akiko Takeda sobre la Optimización estocástica.