Un nuevo programa de computadora funciona de manera más inteligente, no más difícil, para resolver problemas más rápido que sus predecesores.

El algoritmo está diseñado para encontrar la mejor solución para un problema determinado entre todas las opciones posibles. Mientras que otros programas de computadora reducen las posibilidades de a uno por vez, el nuevo programa, presentado el 12 de julio en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático en Estocolmo, descarta muchas opciones a la vez.

Por ejemplo, imagine que se asigna una computadora para compilar recomendaciones de películas basadas en una película en particular. La lista ideal de recomendaciones incluiría sugerencias que son similares a la película original, por ejemplo, en el mismo género, pero lo suficientemente diferentes unas de otras para brindar al espectador una variedad de opciones. Un sistema de recomendación tradicional examinaría toda una biblioteca de películas para encontrar las películas que mejor cumplieran esos criterios y agregar películas a su lista de recomendaciones, una por una, un proceso relativamente lento y tedioso.

Por el contrario, el nuevo programa comienza seleccionando al azar un montón de películas de la biblioteca. Entre esa muestra, el sistema mantiene las películas que logran el mejor equilibrio entre la relevancia de la película original y la diversidad, y descarta el resto.

Desde ese grupo más pequeño, el algoritmo elige nuevamente películas al azar y mantiene solo a los mejores del grupo. Esa estrategia ayuda al algoritmo a construir su lista  mucho más rápido.

El nuevo algoritmo, construido por los informáticos de la Universidad de Harvard Yaron Singer y Eric Balkanski, compiló sugerencias de películas más de 10 veces más rápido que un sistema de recomendación estándar. En otra prueba, ideó rutas óptimas para los taxis en la ciudad de Nueva York aproximadamente seis veces más rápido que un despachador automatizado convencional.

Este programa también podría acelerar el procesamiento de datos para todo, desde el descubrimiento de fármacos hasta análisis de redes sociales y análisis de datos genéticos.

Fuente: Paper