Un algoritmo para recorrer las mejores cervecer¨ªas del mundo

La tecnolog¨ªa puede usarse para el bien, para el mal y para encontrar el camino al siguiente bar. Esto es lo que debi¨® de pensar Nathan Yau, de Flowing Data, cuando vio la ¨²ltima edici¨®n del r¨¢nking de mejores cervecer¨ªas del mundo, publicada por el portal especializado RateBeer a finales de enero.

O tal vez se le ocurri¨® cuando vio el proyecto de Randy Olson -cient¨ªfico de datos-, que emple¨® algoritmos gen¨¦ticos para trazar el roadtrip -viaje por carretera- perfecto entre medio centenar de puntos de inter¨¦s tur¨ªstico a lo largo y ancho de los Estados Unidos: del Gran Ca?¨®n a la Casa Blanca pasando por Cabo Ca?averal.

El caso es que de esta inspiradora mezcla de l¨²pulo y algoritmos ha salido una ruta para recorrer, con el m¨ªnimo coste de tiempo y distancia, 71 de las mejores cervecer¨ªas del planeta. Y, ojo, que es circular: si la completas con ganas de m¨¢s, puedes volver a empezar.

"?Pero c¨®mo van a estar todas en Estados Unidos?", te preguntar¨¢s. Efectivamente, parte de las paradas de esta et¨ªlica excursi¨®n se corresponden con cervecer¨ªas que tienen sus cuarteles generales en Europa. La trampa de Yau ha sido localizar locales de estos maestros cerveceros en su lado del charco. Bastan 197 horas al volante a lo largo de algo menos de 20.000 kil¨®metros. No las vas a recorrer todas en un d¨ªa, pero tu h¨ªgado tampoco quiere eso, y ya que te vas al nuevo continente, puedes aprovechar para quedarte unos d¨ªas.

• ?C¨®mo funciona?

Una vez geolocalizados los bares, Yau sigui¨® los pasos de Olson. Lo primero fue extraer los tiempos y distancias de carretera que separan todas las cervecer¨ªas con la API de Google Maps, que ofrece la misma informaci¨®n que obtienes t¨² al buscar cualquier direcci¨®n en tu m¨®vil. "Entonces el algoritmo empieza con una ruta aleatoria entre todos los puntos y comienza a mejorarla con cada iteraci¨®n", precisa Yau en su post en Flowing Data.

Los algoritmos gen¨¦ticos, llamados as¨ª porque se inspiran en la evoluci¨®n biol¨®gica, nacieron en la d¨¦cada de los 70, de la mano de John Henry Holland (1929-2015), que ostent¨® los variaditos cargos de profesor de Filosof¨ªa, de Ingenier¨ªa el¨¦ctrica y de Ciencias de la computaci¨®n en la Universidad de Michigan. En general, se utilizan para resolver problemas de b¨²squeda y optimizaci¨®n siguiendo las normas de selecci¨®n natural y supervivencia del m¨¢s fuerte enunciadas por Darwin para los seres vivos. En el caso de las cervecer¨ªas, cada nueva propuesta de ruta conlleva peque?os ajustes que mejoran las cifras de tiempo y distancia.

Durante el ¨²ltimo medio siglo, esta familia de algoritmos ha encontrado aplicaci¨®n en todo tipo de sectores.?Las escapadas cerveceras son un peque?o logro en una larga lista en la que figuran disciplinas como dise?o de materiales y equipamiento industrial, optimizaci¨®n de cargas, trazado de sistemas de optimizaci¨®n de cargas, an¨¢lisis de expresi¨®n de genes, manejo de residuos s¨®lidos, construcci¨®n de horarios para evitar conflictos, detecci¨®n de da?os en estructuras civiles... De hecho, una de las razones de su ¨¦xito es su versatilidad: puede enfrentarse a un sinf¨ªn de problemas en diferentes ¨¢reas.

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