Una nueva mejora de una técnica de programación llamada 'puesta a tierra perezosa' podría resolver problemas complejos y difíciles en la logística de carga, enrutamiento y redes eléctricas al reducir drásticamente los tiempos de cálculo.

Se establece un nuevo enfoque de "puesta a tierra perezosa" para hacer una solución viable y atractiva para muchos campos de la industria y grandes multinacionales que se ocupan de sistemas complejos. Antonius Weinzierl de la Universidad de Aalto y Bart Bogaerts de KU Leuven acaban de presentar su artículo en una de las conferencias científicas más reconocidas sobre inteligencia artificial. JCAI-ECAI-18 en Estocolmo.

Para tareas con cientos de parámetros y miles de combinaciones posibles, las soluciones han requerido mucho tiempo y esfuerzo. Por ejemplo, cuando se avería la locomotora de un tren de mercancías, el operador del tren se enfrenta al desafío de encontrar un motor de reemplazo que pueda tirar del peso del tren y sea compatible con todo tipo de requisitos, como el sistema de señalización de la pista, red eléctrica, y ancho de vía. Tal vez el operador tenga un motor adecuado disponible, pero la solución solo puede aclararse después de barajar varios motores. En manos humanas este proceso puede tardar horas.

"Encontrar rápidamente un reemplazo ahorra recursos en todos los ámbitos, debido a que los retrasos más importantes conllevan sanciones e incluso pueden paralizar el negocio, "dice el investigador postdoctoral Weinzierl.

Sin embargo, incluso los métodos computacionales más avanzados para resolver este tipo de problemas han alcanzado sus límites en la industria. Los métodos actuales de búsqueda de soluciones que sean absolutamente correctas y viables requieren más memoria que la disponible en las computadoras actuales. Un método reciente para `` fundamentar '' el cálculo de una manera que solo se ocupan de las tareas más urgentes y relevantes, de ahí la pereza, libera memoria, pero pueden quedarse atascados en la búsqueda de una solución y de repente requerir una cantidad de tiempo irrazonable.

Para evitar estos atascos y abordar el problema de raíz del consumo de memoria, los investigadores han sugerido una nueva forma de identificar el pequeño subconjunto de decisiones que en realidad contribuyen a un giro equivocado en algún punto de la línea, e ignorar el resto.

"Es similar a encontrar la salida de un laberinto, con o sin mapa. Sin uno, tienes que explorar cada camino y cada esquina para encontrar la salida. Los programas actuales resuelven tareas complejas como esta dibujando primero un mapa completo del laberinto y solo luego comenzando a trabajar para salir. "explica Weinzierl.

Pero dibujar el mapa completo requiere mucha memoria. La conexión a tierra perezosa te permitiría navegar sin un mapa por completo, pero cuando finalmente terminas perdido, tener la parte correcta del mapa sería útil para no atascarse.

"Nuestro enfoque básicamente dibuja una parte local del mapa a pedido y le permite señalar dónde fue exactamente el giro equivocado inicial y cómo volver directamente a la pista. "Dice Weinzierl.