Gorka Kobeaga Urriolabeitia, Jose A. Lozano Alonso, María Merino Maestre y Jairo Rojas Delgado

Si un camión de reparto tiene que priorizar a qué clientes servir antes y cuáles dejar para el final (arriesgándose a dejar esa mercancía sin repartir), deberá decidir en función de las distancias entre los distintos clientes así como la urgencia de cada cliente por recibir esos productos. Este problema de optimización se conoce como el problema de orientación, y su elevada relevancia ha fomentado el desarrollo de numerosos algoritmos aproximados para resolverlo. Hacerlo con exactitud ha sido el objetivo del artículo premiado, que desarrolla un algoritmo eficiente para resolver este tipo de problemas a gran escala.

María Merino Maestre, profesora plena de Estadística e Investigación Operativa en la Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU) e investigadora en el Centro Vasco de Matemática Aplicada (BCAM), apunta a la interdisciplinariedad del equipo como elemento clave de su éxito. Escrito junto a Gorka Kobeaga, científico de datos en CDM Consultores; Jairo Rojas-Delgado, ingeniero desarrollador de software sénior en Archlet; y Jose A. Lozano, catedrático del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la EHU y el Centro Vasco de Matemática Aplicada (BCAM), el artículo A revisited branch-and-cut algorithm for large-scale orienteering problems (“Nuevo algoritmo de ramificación y poda para problemas de orientación a gran escala”), publicado en European Journal of Operational Research, formula el problema de manera novedosa, permitiendo a los autores hallar la solución óptima en una mayor variedad de casos que las propuestas anteriores y de manera computacionalmente eficiente.

“Este problema tiene aplicaciones reales para el turismo, el transporte de mercancías, e incluso en los ámbitos sanitario y de incendios”, explica Merino, que añade: “me interesan mucho las aplicaciones, en especial las que tengan impacto positivo social y medioambiental”. La investigadora considera que la clave de su trabajo es combinar “un conocimiento matemático profundo con el entendimiento de los problemas de la vida real”, y para ello es fundamental estar en contacto con las empresas e instituciones públicas donde surgen esos problemas. “También hace falta un poco de creatividad para desarrollar técnicas innovadoras que mejoren las que ya existen”, recalca.

“Vivimos en una sociedad desbordada de datos. La estadística y la investigación operativa utilizan esos datos para ayudar a tomar decisiones informadas, y además contribuyen a impulsar el pensamiento crítico y el razonamiento frente al aluvión de noticias alarmistas que recibimos y que pretenden manipular la opinión. El conocimiento científico ayuda a verlas de otra manera y a indagar qué hay detrás de toda esa información que recibimos”, concluye.