Kad se spominju veliki inženjerski pothvati, obično se misli na mostove, nebodere ili rakete. No, Dimitris Bertsimas, profesor na Massachusetts Institute of Technology (MIT), slavu je stekao zahvaljujući „nevidljivoj“ disciplini: optimizaciji. Njegovi algoritmi danas upravljaju brodovima u Panamskom kanalu, oslobađaju bolničke postelje u Bostonu i, što je najnovije, uče studente kako sami graditi umjetnu inteligenciju. Za taj je doprinos upravo dobio najvišu sveučilišnu nagradu – James R. Killian Faculty Achievement Award.
Robustna optimizacija: Kako se 45 brodova pokaže bolje od 48
Početkom dvijetisućitih Bertsimas je razvio koncept tzv. robustne optimizacije. Umjesto da traži idealno rješenje za savršene uvjete, ovaj pristup traži rješenje koje će i kad se nešto pokvari – a uvijek se – i dalje dobro funkcionirati. Primjer Panamskog kanala najbolje ilustrira tu ideju. Stari modeli ciljali su na 48 brodova dnevno, ali kad bi se pojavila kiša, kvar ili gužva, cijeli bi se raspad slomio. Bertsimasov tim je pronašao da je 45 brodova „prava“ brojka: manje na papiru, više u stvarnosti, jer raspored ostaje stabilan čak i kad se nepredviđeno dogodi.
Princip se brzo proširio na cijelu planetu: cisterne koje voze mlijeko po Njemačkoj, avioni koji slijeću u Heathrow, školske linije u Bostonu – svi danas voze „robustnije“ rute zahvaljujući algoritmima koje je izgradio ili nadopunio upravo ovaj grčki znanstvenik. U Bostonu je samo jedna takva promjena u rasporedu školskih autobusa smanjila troškove vožnje za deset posto i skratila dnevnu kilometražu za više od 60.000 kilometara.
Od brodova do bolničkih kreveta: Optimizacija koja spašava živote
Optimizacija nije samo stvar novca i vremena; u zdravstvu može značiti razliku između života i smrti. Bertsimasova laboratorija surađuje s nekoliko bostonskih bolnica na projektu koji predviđa koliko će postelja biti potrebno tjedan dana unaprijed. Točno predviđanje znači da se pacijenti ne zatvaraju u hodnike, a medicinske sestre ne prekovremeno zovu na posao. U Mass General Brigham, najvećem zdravstvenom sustavu u New Englandu, broj „čekajućih“ na prijem smanjen je za četvrtinu unutar godinu dana.
Slični principi primijenjeni su i na rasporede operacija. Umjesto fiksnog redoslijeda, bolnički softver svakog jutra preureduje listu operacija prema:
- hitnosti pacijenta,
- procijenjenom trajanju zahvata,
- raspoloživosti opreme i osoblja,
- šansama da će se pojaviti komplikacije.
Rezultat: više obavljenih operacija, manje otkazanih termina, kraći boravak u bolnici i, što je najvažnije, manje stresa za pacijente i liječnike.
Učionica budućnosti: Kada studenti postaju „asistenti“ umjetne inteligencije
Posljednje desetljeće Bertsimas je posvetio edukaciji. Na MIT-u je pokrenuo novi predmet pod nazivom „Machine Learning for Optimization“, u kojem studenti uče kako kombinirati klasične optimizacijske algoritme s dubokim učenjem. Zanimljivost: svaka generacija