Desde su comienzo mítico y ancestral, la matemática suele desplegar una curiosa actitud camaleónica: siempre está allí, detrás de los hechos y circunstancias más cotidianos, aunque no se la advierta plenamente. Es lo que por ejemplo ocurre con la optimización combinatoria, una rama que cruza también el campo de las ciencias de la computación, y que atraviesa problemas comunes y corrientes: desde cómo planificar el recorrido en las vacaciones para gastar la menor cantidad de dinero posible, cómo diseñar una red de telefonía celular para que fluya la comunicación eficientemente, hasta la planificación de la producción de una empresa para maximizar beneficios y disminuir costos. “Se pueden hallar ejemplos de problemas de optimización combinatoria en muchas disciplinas como la genética, el sector de servicios, la aeronáutica, la física y el marketing”, señala la matemática Irene Loiseau, directora tanto del Grupo de Investigación Operativa y Optimización como del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA.

–Cuénteme qué investiga.

–Lo que yo hago está a caballo entre la matemática aplicada y la computación. Requiere usar fórmulas y modelos matemáticos así como algoritmos, o sea, procedimientos para resolver algo, que sean eficientes, que calculen rápido las cosas.

–Usted definiría optimización combinatoria como...

–Se entiende muy bien con el problema más clásico de esta área: el “problema del viajante de comercio”. Un comerciante quiere recorrer varios pueblos para vender su mercadería. Como dato tiene la distancia que hay entre ellos, y quiere ver, de todas las combinaciones posibles, cuál es el circuito más barato. La optimización combinatoria es un área que tiene muchas aplicaciones. Tiene tanto problemas reales de la industria y de empresas de servicio que requieren soluciones prácticas como desafíos matemáticos y computacionales en el sentido de que vos podés estudiarlos como problemas per se.

–Combinan teoría y práctica.

–Exacto. Otros problemas parecidos son los “problemas de ruteo de vehículos”. Una compañía, digamos, Coca-Cola o La Serenísima, tiene una flota de camiones y debe distribuir su mercadería de acuerdo con los pedidos. Ahí hay un montón de restricciones y condiciones que se agregan como complicaciones. Muchas de estas situaciones se denominan “problemas computacionales no resueltos”: no se conocen algoritmos o métodos que vos los pongas en una computadora y que en un tiempo razonable te devuelvan un resultado exacto.

–¿Por la cantidad de variables en juego o por una cuestión de poder de cómputo?

–No se sabe. Hay problemas que son muy parecidos. Para algunos hay métodos que los resuelven en tiempos más razonables. Tiene que ver con la dificultad de los problemas. Si uno tiene una computadora que es cada vez más rápida, se resuelven problemas en menor tiempo. Pero no se va solucionar el problema de fondo. La esencia del asunto no está ahí. No es la capacidad de las computadoras una limitación en la investigación.

–Y estos problemas, ¿en qué otras partes se ven?

–Ahora hay muchas aplicaciones de optimización combinatoria en la genómica y en la biología computacional. Los “problemas clásicos” se empezaron a estudiar con la aparición de las computadoras alrededor de los años ’50, aunque los primeros estudios se remontan al siglo XVIII.

–¿Tiene algo que ver con la distribución de la información en la web?

–También. Durante la década del ’90 aparecieron problemas nuevos en todo lo que es el diseño de redes de comunicaciones, tanto telefónicas como Internet. Y hay también en los casos de asignación de frecuencia a los celulares o radios. Actualmente, una de las áreas que está dando más trabajo es el de las empresas aeronáuticas. Por ejemplo, cómo asignar la tripulación de un avión o la planificación de los horarios de los vuelos, ¡aunque a veces no parezcan planificados!

–Tiene bastante aplicación.

–Sí. Aparecen enfoques para cualquier cosa: para minimizar los cortes cuando cortás cajas, para ubicar los avisos clasificados en una página en forma apropiada. En la teoría, o sea, en investigación, en cambio, se trata de encontrar algoritmos que resuelvan problemas cada vez más grandes en forma exacta.

–¿Y ustedes tienen contacto con empresas?

–Sí. Es transferencia de tecnología. Ultimamente hemos hecho un trabajo de planificación de la producción para una empresa productora de caños. Y ahora en el grupo se está haciendo un programa para optimizar semáforos en función del tráfico. Hay gente que hace teoría pura y otros hacemos las dos cosas, ciencia básica y aplicada.

–¿Por qué eligió esta área?

–Es que a mí me gusta mucho la parte de aplicación, resolver cosas concretas usando herramientas computacionales y matemáticas. Me gusta ver el resultado. Hay problemas por todos lados. A veces, algunos son resueltos de manera intuitiva por la gente. Otros, no. Y otra cosa: además de que la demanda de graduados en Ciencias de la Computación es cada vez mayor, hay poco conocimiento por parte de los gerentes de empresas de que existen estas herramientas; y que estas herramientas se pueden desarrollar acá. Mientras tanto, hay gente que quiere arreglar el mundo con una planilla de Excel.