{"id":78811,"date":"2007-11-15T13:07:00","date_gmt":"2007-11-15T13:07:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/matematicas\/archive\/2007\/11\/15\/78811.aspx"},"modified":"2007-11-15T13:07:00","modified_gmt":"2007-11-15T13:07:00","slug":"algoritmos-en-el-atico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/matematicas\/2007\/11\/15\/78811","title":{"rendered":"Algoritmos en el \u00e1tico"},"content":{"rendered":"
    El n\u00famero de febrero de 2007 del Harvard Business Review<\/a> publica su entrega anual de las veinte ideas m\u00e1s \u201crompedoras\u201d de 2007 (\u201cBreakthrough Ideas for 2007\u201d, desafortunadamente no accessible gratis). Entre ellas, aparece un comentario muy interesante de Michael Schrage<\/a>, del MIT Media Lab, titulado \u201cAlgoritmos en el \u00e1tico\u201d, que parafrasea el t\u00edtulo del libro  Rembrandts in the Attic<\/a>, sobre la utilizaci\u00f3n de patentes olvidadas. Schrage elabora sobre la idea de que hay muchos resultados matem\u00e1ticos obtenidos en el pasado que, de recuperarse ahora, permitir\u00edan grandes avances en problemas de inter\u00e9s actual.<\/div>\n

<\/p>\n

As\u00ed, dice que:<\/p>\n

    \u201cFor a powerful perspective on future business, take a hard look at mathematics past. As computing gets ever faster and cheaper, yesterday\u2019s abstruse equations are becoming platforms for tomorrow\u2019s breakthroughs. Companies in several industries are now dusting off these formulas and putting them in the service of new products and processes.<\/i>\u201d<\/p>\n

    (Si se quiere tener una perspectiva potente sobre negocios futuros, hay que mirar al pasado de las matem\u00e1ticas. Al hacerse m\u00e1s r\u00e1pidos y baratos los ordenadores, las ecuaciones abstrusas de ayer se convierten en plataformas para los avances del ma\u00f1ana. Hay compa\u00f1\u00edas en distintos sectores que est\u00e1n ahora mismo desempolvando estas formulas y poni\u00e9ndolas al servicio de nuevos productos y procesos.)<\/p>\n

    El art\u00edculo de Schrage incluye varios ejemplos, de los que quiz\u00e1 el m\u00e1s famoso es el uso que hace Google de resultados como el teorema de Perron-Frobenius sobre matrices irreducibles no negativas para clasificar la relevancia de p\u00e1ginas web. Lo interesante es que cuando Larry Page y Sergey Brin dise\u00f1aron su algoritmo, el resultado de Perron-Frobenius ya ten\u00eda casi doscientos a\u00f1os! M\u00e1s reciente es el algoritmo que est\u00e1 utilizando Procter & Gamble para reestructurar sus cadenas de abastecimiento, y que no es otra cosa que una ecuaci\u00f3n de programaci\u00f3n lineal de los a\u00f1os 50. En una l\u00ednea m\u00e1s b\u00e1sica, podr\u00edamos recuperar el ejemplo de los espacios de Hilbert, que su creador, David Hilbert, consideraba una construcci\u00f3n matem\u00e1tica extremadamente elegante, entre otras cosas, porque no serv\u00eda para nada\u2026 hasta que un cuarto de siglo despu\u00e9s se convirtieron en la base de la mec\u00e1nica cu\u00e1ntica y sus innumerables aplicaciones tecnol\u00f3gicas (por citar una de la m\u00e1xima importancia: el transistor). Schrage habla tambi\u00e9n de los algoritmos gen\u00e9ticos, de las simulaciones Monte Carlo, o del \u201csimulated annealing\u201d como otros resultados matem\u00e1ticos que tardaron d\u00e9cadas en llegar al mundo de las aplicaciones, pero que cuando lo hicieron constituyeron contribuciones de enorme importancia. <\/p>\n

    El comentario de Schrage concluye diciendo: <\/p>\n

    Whether looking for breakthroughs or just trying to improve decision making, companies will benefit from greatersophistication around even simple mathematics. A decade ago, big firms began to realize that they were sitting on a treasure trove of underutilized patents and know-how that could be commercialized for willing buyers. Those \u201cRembrandts in the attic,\u201d as Kevin G.Rivette and David Kline put it in their 2000 book by that name, needed the keen eye of an intellectual property curator to appreciate their value. Similarly, we now require quantitative entrepreneurs to seek out existing equations that meet today\u2019s pressing business needs. Technology continues to make that quest faster, easier, and cheaper.<\/i><\/p>\n

    (Tanto si buscan avances rompedores como si intentan mejorar el proceso de toma de decisiones, las compa\u00f1\u00edas se beneficiar\u00e1n del aumento de la sofisticaci\u00f3n de matem\u00e1ticas muy simples. Hace una d\u00e9cada, las grandes corporaciones comenzaron a darse cuenta de que ten\u00edan un tesoro en el desv\u00e1n en forma de patentes infrautilizadas y conocimiento que podr\u00edan vender a compradores potenciales. Esos \u201cRembrandt en el \u00e1tico\u201d, como los denominaron Kevin G. Rivette y David Kline en el libro antes citado, necesitaban la vista de un experto en propiedad intelectual para apreciar su valor. An\u00e1logamente, ahora necesitamos emprendedores cuantitativos que busquen ecuaciones ya existentes que resuelvan las necesidades de los exigentes negocios de hoy. La tecnolog\u00eda hace esa b\u00fasqueda m\u00e1s r\u00e1pida, m\u00e1s f\u00e1cil y m\u00e1s barata.)<\/p>\n

    El que Harvard Business Review incluya esta propuesta de resucitar viejas momias matem\u00e1ticas del pasado entre las ideas m\u00e1s importantes para 2007 en el mundo de los negocios habla, una vez m\u00e1s, de la relevancia y ubicuidad de las matem\u00e1ticas en el mundo actual, y del valor a\u00f1adido que supone el conocimiento matem\u00e1tico para emprender negocios en el entorno tecnol\u00f3gico en que vivimos. <\/p>\n

    \u00c1ngel S\u00e1nchez<\/a>
    Simumat<\/a>– Imdea Matem\u00e1ticas<\/a><\/div>\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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