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George Dantzig: Resolvió lo imposible y optimizó el futuro

George Dantzig: El Hombre que Resolvió los Problemas Inabordables y Creó la Programación Lineal. En la historia de la ciencia, a veces, los avances más revolucionarios nacen de la casualidad, de un error afortunado que cambia el curso del conocimiento. Su anécdota más célebre, de cómo por un error al no asistir a clase hizo su primer descubrimiento, se recrea en la película "El indomable Will Hunting".

Un hecho real en la vida de Dantzig dio origen a una famosa leyenda en 1939, cuando era un estudiante en la Universidad de California, Berkeley. Al comienzo de una clase a la que Dantzig llegó con retraso, el profesor Jerzy Neyman escribió en la pizarra dos ejemplos famosos de problemas estadísticos aún no resueltos. Al llegar Dantzig a clase, pensó que los dos problemas eran tarea para casa y los anotó en su cuaderno. 

De acuerdo con Dantzig, los problemas «le parecieron ser un poco más difíciles de lo normal», pero unos pocos días después obtuvo soluciones completas para ambos, aún creyendo que estos eran tareas que debía entregar.​ Seis semanas después, Dantzig recibió la visita del profesor Neyman, quien muy emocionado había preparado una de las soluciones de Dantzig para ser publicadas en una revista matemática. Años después otro investigador, Abraham Wald, publicó un artículo en el que llegaba a la conclusión del segundo problema, y en el cual incluyó a Dantzig como coautor.

La historia de George Bernard Dantzig (1914-2005) tiene uno de esos momentos legendarios, pero su legado va mucho más allá de una anécdota. Dantzig no solo resolvió problemas que su profesor creía irresolubles, sino que desarrolló una de las herramientas matemáticas más poderosas del siglo XX: la programación lineal y el algoritmo símplex, un método que literalmente transformó la industria, la economía y la logística moderna.

George Dantzig nació en Portland, Oregón, en el seno de una familia con un profundo arraigo intelectual. Su padre, Tobias Dantzig, fue un reconocido matemático e historiador de las ciencias, y su madre, Anja Ourisson, una lingüista especializada en lenguas eslavas. Este ambiente familiar cultivó desde joven su afinidad por los números y la lógica.

Tras licenciarse en matemáticas y física en la Universidad de Maryland en 1936, y obtener un máster en matemáticas en la Universidad de Michigan, Dantzig se trasladó a la Universidad de California, Berkeley, para realizar su doctorado bajo la supervisión de uno de los estadísticos más importantes de la época, Jerzy Neyman.

Aquí es donde su vida toma un giro de guion de película. Un día de 1939, Dantzig llegó tarde a una clase de estadística de Neyman y encontró dos problemas escritos en la pizarra. Asumiendo que eran la tarea para casa, los copió y se los llevó. Días después, se los entregó a su profesor, pidiendo disculpas por el retraso, ya que le habían parecido "un poco más difíciles de lo normal". Unas semanas más tarde, un Neyman emocionado fue a buscarlo a su casa a primera hora de la mañana. Los dos problemas que Dantzig había resuelto no eran deberes; eran dos famosos problemas estadísticos sin resolver que habían desconcertado a los matemáticos durante años. Este increíble logro le sirvió como tesis doctoral.

Aunque esta anécdota cimentó su fama, su contribución más trascendental estaba por llegar. Durante la Segunda Guerra Mundial, Dantzig trabajó para la Fuerza Aérea de los Estados Unidos en la Oficina de Control Estadístico. Allí se enfrentó a problemas logísticos de una escala monumental: ¿cómo asignar de la manera más eficiente los recursos (aviones, combustible, personal) para maximizar el éxito de las misiones? Estos problemas, conocidos como "problemas de asignación", carecían de un método sistemático para su resolución.

Fue esta experiencia la que sembró la semilla de su mayor creación. Después de la guerra, mientras trabajaba como asesor matemático para el Pentágono, desarrolló el marco de la programación lineal para modelar estos complejos problemas de optimización y, en 1947, concibió el algoritmo símplex, el primer y más famoso método para resolverlos. El resto, como se suele decir, es historia. Pasó gran parte de su carrera académica en la Universidad de Stanford, donde fue profesor de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Computación, consolidando su legado hasta su fallecimiento en 2005.

Para entender la magnitud del trabajo de Dantzig, es crucial comprender qué es la programación lineal. En esencia, es una técnica matemática para encontrar la mejor solución posible (un máximo o un mínimo) de un problema que puede ser descrito mediante un conjunto de relaciones lineales.

Imagina que eres el gerente de una fábrica que produce dos tipos de productos. Cada producto requiere una cantidad diferente de recursos (mano de obra, materia prima, tiempo de máquina) y genera un beneficio distinto. Tienes una cantidad limitada de cada recurso. La pregunta es: ¿cuántas unidades de cada producto debes fabricar para maximizar tu beneficio total sin exceder tus recursos?

Este es un problema clásico de programación lineal. George Dantzig proporcionó dos cosas fundamentales: 1º El Modelo: Un lenguaje formal (ecuaciones y desigualdades lineales) para traducir este tipo de problemas del mundo real a un formato matemático. El objetivo es optimizar una función objetivo (ej. maximizar el beneficio) sujeta a una serie de restricciones (ej. los recursos limitados). 2º La Solución (El Algoritmo Símplex): Un procedimiento paso a paso, increíblemente eficiente, para encontrar la solución óptima. El algoritmo navega de manera inteligente por los vértices de una región geométrica (un poliedro) definida por las restricciones, buscando sistemáticamente el vértice que ofrece el mejor valor para la función objetivo.

La publicación de su trabajo, especialmente en su libro seminal "Linear Programming and Extensions" (1963), desató una revolución silenciosa. De repente, problemas que antes requerían una intuición experta o conjeturas arriesgadas podían resolverse de forma sistemática y óptima.

Las aplicaciones se extendieron como la pólvora en: Logística y Transporte: Diseño de rutas de distribución para minimizar costes y tiempos de entrega. Finanzas: Creación de carteras de inversión para maximizar el retorno con un riesgo determinado. Producción Industrial: Planificación de la producción para maximizar la eficiencia y minimizar el desperdicio. Telecomunicaciones: Asignación óptima del ancho de banda en redes de comunicación. Energía: Gestión de la producción y distribución de energía en redes eléctricas.

El algoritmo símplex fue considerado uno de los 10 algoritmos más importantes del siglo XX por la revista Computing in Science & EngineeringLa contribución de George Dantzig no es meramente académica; es uno de los pilares sobre los que se sostiene la eficiencia de nuestra civilización tecnológica. Su trabajo inauguró el campo de la investigación de operaciones y sentó las bases para el desarrollo de la optimización matemática, un área indispensable en la era del Big Data y la inteligencia artificial.

Si bien con el tiempo han surgido otros algoritmos para la programación lineal (como los métodos de punto interior), el algoritmo símplex sigue siendo una herramienta fundamental, ampliamente estudiada y utilizada por su robustez y eficacia en una gran variedad de problemas prácticos.

George Dantzig recibió numerosos honores a lo largo de su vida, incluyendo la Medalla Nacional de la Ciencia en 1975, el máximo galardón científico de Estados Unidos, y el prestigioso Premio John von Neumann de Teoría en 1974. Sin embargo, muchos en la comunidad científica consideran que su ausencia entre los galardonados con el Premio Nobel de Economía es una de las grandes omisiones de la Academia Sueca, dado que su impacto en la economía aplicada es, sin duda, comparable al de muchos laureados.

Su legado es el de un pensador pragmático y brillante que supo construir un puente entre la abstracción matemática y los problemas más acuciantes del mundo real. George Dantzig nos enseñó que, con las herramientas adecuadas, la complejidad puede ser ordenada y que siempre existe una manera óptima de hacer las cosas. Nos dio un método para encontrarla.

Aprendiendo a "promptear" con esquemas

Hoy he visto algo, que me parece digno de compartir para los que os vais iniciando en el noble arte del Prompt Engineering (es decir a los que os las "ingeniáis como podéis en promptear" los distintas aplicaciones que cada semana prometen ser "la definitiva"). El término «promptear» se refiere a la habilidad de formular instrucciones claras, detalladas y específicas para que la inteligencia artificial (IA) proporcione respuestas precisas y útiles. 

Le hice más de mil preguntas a ChatGPT-4o. Y estas 4 estructuras de prompts me dieron siempre los mejores resultados. Úsalas sin miedo:

1. BAB (Before – After – Bridge)

💡 Para mensajes persuasivos y claros.

🔹 BEFORE: Describe el problema actual.
🔹 AFTER: Muestra cómo sería la solución ideal.
🔹 BRIDGE: Explica cómo lograrlo.

Ejemplo: "Siempre me quedo mirando la pantalla en blanco. Quiero escribir con facilidad, con las ideas fluyendo. Ayúdame a crear una rutina diaria de escritura para superar el bloqueo creativo."
 
2. RTF (Role – Task – Format)

💼 Para que ChatGPT actúe como un experto.

🔹 ROLE: Asigna un rol ("Eres un psicólogo…")
🔹 TASK: Define qué debe hacer ("…y necesitas dar consejos…")
🔹 FORMAT: Pide el resultado en formato claro ("…en una lista de 3 pasos").

Ejemplo: "Eres un career coach. Da un plan de 5 pasos para cambiar de industria en formato lista."
 
3. TAG (Task – Action – Goal)

🎯 Ideal para resúmenes, análisis y textos con intención.

🔹 TASK: Lo que necesita hacerse.
🔹 ACTION: Qué tipo de respuesta debe dar.
🔹 GOAL: Para qué lo necesitas.

Ejemplo: "Resume este artículo en 3 frases. El objetivo es destacar las ideas clave."
 
4. CARE (Context – Action – Result – Example)

🧠 El más completo para tareas complejas.
🔹 CONTEXT: Sitúa el problema o necesidad.
🔹 ACTION: Qué debe hacer ChatGPT.
🔹 RESULT: Qué resultado esperas.
🔹 EXAMPLE: Un ejemplo que aclare todo.

Ejemplo: "Quiero entender los puntos clave del artículo adjunto. Resume el contenido en 3 frases. Necesito destacar las ideas principales sin entrar en detalles técnicos. 
Por ejemplo: 'La postura influye en la altura' o 'Dormir bien ayuda al crecimiento'."

Altair 8800: 50 años del primer microordenador personal (PC)

El 19 de diciembre de 1974, se lanzó el Altair 8800 Computer. Apareció en la edición de enero de 1975 de Popular Electronics e inició la revolución de los microordenadores. El Altair 8800 es un hito en la historia de la informática personal. Lanzado en enero de 1975 por la empresa MITS (Micro Instrumentation and Telemetry Systems), se considera uno de los primeros microcomputadores disponibles para entusiastas y el precursor del movimiento de la computación personal. 

El Altair 8800 fue creado por Ed Roberts, fundador de la empresa MITS. Roberts diseñó el ordenador como un producto asequible para entusiastas de la informática y la electrónica, marcando el inicio de la revolución de las computadoras personales. Su visión fue clave para popularizar la computación más allá de las grandes corporaciones y universidades.

Orígenes y desarrollo

  1. El auge de los microprocesadores:

    • A principios de los años 70, los microprocesadores como el Intel 8080 comenzaron a ganar popularidad. MITS decidió aprovechar esta tecnología para crear un ordenador asequible para aficionados.
    • El Altair 8800 estaba basado en el procesador Intel 8080, que ofrecía suficiente potencia para aplicaciones personales y experimentales.
  2. El nombre "Altair":

    • El nombre fue inspirado por la serie de televisión Star Trek, específicamente por un episodio que mencionaba al sistema estelar Altair.
  3. Lanzamiento como kit:

    • El Altair 8800 se lanzó como un kit que los usuarios debían ensamblar ellos mismos. Fue presentado en la portada de la revista Popular Electronics en enero de 1975, lo que despertó un enorme interés entre los aficionados a la electrónica.
Características técnicas
  • Microprocesador: Intel 8080, operando a 2 MHz.
  • Memoria: 256 bytes de RAM (expandible a 64 KB).
  • Interfaz: Interruptores y luces LED en el panel frontal para entrada y salida de datos.
  • Expansión: Incluía ranuras para tarjetas adicionales, permitiendo agregar periféricos y mejorar su funcionalidad.

Impacto en la industria informática

  1. Inicio de la revolución de las PC:
    • Aunque el Altair 8800 era limitado, demostró que un ordenador personal asequible era posible, allanando el camino para empresas como Apple, Commodore y Tandy.
  2. Nacimiento de Microsoft:
    • Bill Gates y Paul Allen, impresionados por el Altair, desarrollaron un intérprete de BASIC específicamente para este ordenador. Fue el primer producto de la recién fundada empresa Microsoft.
  3. Cultura del bricolaje:
    • El Altair impulsó el movimiento de los entusiastas de la informática. Clubes como el Homebrew Computer Club se formaron para compartir conocimientos y desarrollar aplicaciones.

Limitaciones

  • El Altair 8800 era complicado de usar para el usuario promedio, ya que carecía de teclado y monitor. Toda la interacción se realizaba mediante interruptores y luces.
  • La memoria y el rendimiento eran muy limitados en comparación con estándares actuales.
Legado: El Altair 8800 es recordado como el ordenador que marcó el comienzo de la era de las computadoras personales. Su influencia fue crucial para el desarrollo de la industria tecnológica moderna, demostrando que la informática no era solo para empresas y laboratorios, sino también para individuos apasionados por la tecnología. Hoy en día, es una pieza de colección y un símbolo de la innovación en la informática.
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XVI Encuentro Anual GetxoBlog en 2024 sobre Inteligencia

XVI Encuentro GetxoBlog 2024
Álbum de Ugutz Txopitea, Txema García, Mikel Agirregabiria,... (que irá creciendo)

Iremos publicando las diversas crónicas del evento: Iñaki Murua en blog, Blogosfera: la Internet vaciada / Internet hustua, Mentxu Ramilo en Enredando (su presentación y un vídeo), Joseba A. Etxebarria en LinkedIn, Julio Flor en Blog Rioja Alavesa,...
Las mejores fotos son de Ugutz Txopitea.
Grabación íntegra en este enlaceOtras grabaciones en esta lista

Entrada libre y gratuita con INSCRIPCIÓN OBLIGATORIA hasta llenar el aforo. 

Programa del XVI Encuentro #GetxoBlog 2024, que se celebrará el sábado 30 de noviembre de 2024 en la Fundación BiscayTIK Fundazioa, sita en la Avenida Zugatzarte Etorbidea, 32, 48930 Getxo

En esta ocasión el lema es "analizando la inteligencia humana y artificial". La misión es reunir durante un día a bloggers activos, difundir Getxo en el ciberespacio y acercar las posibilidades de la Inteligencia Artificial a la ciudadanía (de Getxo, de Euskadi o de dondequiera que sea),... Todo muy en línea con los objetivos de BiscayTIK

Como es habitual, este XVI Encuentro Anual Getxoblogserá transmitido por streaminga través de YouTube Live en ESTE ENLACE. Apostamos por el software libre - OBS al canal de YouTube Live. La grabación correrá a cargo de Joseba Laurizika


Periodista presentador del Encuentro: Joseba Etxebarria Gangoiti, Profesor de la UPV-EHU, Experto en Comunicación Audiovisual y Marketing, expresidente de Internet & Euskadi.

PROGRAMA

9:45-10:00 Registro individualizado de asistentes. Se ruega puntualidad. 

10:00 Apertura Oficial a cargo de Amaia Agirre MuñoaAlcaldesa del Ayuntamiento de Getxo y de Iñaki TotorikaguenaDirector General de BiscayTIKAgradecimientos en nombre de GetxoBlog por su presidente Mikel AgirregabiriaAmaia Goikoetxea como presidenta de la Asociación Vasca de Periodistas y el Colegio Vasco de Periodistas Jesús Ángel Bravo en representación de Internet & Euskadi

Se guardará un minuto de silencio en recuerdo de bloggers como Juan Zubillaga (Linda Caritza Street)Lucía Martínez Odriozola (Momo dice), Dani Gutiérrez Porset (El blog de Danitxu), Manuel Aresti Larrauri (Sotavento),... 
Seguirá la entrega de los Premios GetxoBlog, por parte de las autoridades presentes:

I Premio GetxoBlog HAREA Saria para el impresionante Blog Rioja Alavesa del periodista y escritor Julio Flor. Véase en este post específico.

II Premio GetxoBlog UR Saria para el  Club de los Cuentistas de GETXO (Getxoko Kontularien Kluba). Recogen el galardón Anabel Regalado (Bibliotecaria) y Anabel Muro (Cuentacuentos). Más detalles en este post específico.

IV Premio GetxoBlog SU Saria para el blog colectivo en euskera 31eskutik.eus, 31 eskutik Euskararen erabilerari buruz aritzeko talde-bloga. Nacido en 2012 y escrito regularmente por 31 bloggers, con distintas perspectivas sobre el uso del euskera. Recoge el galardón Aitor Blanco Leoz, coordinador y editor de 31eskutik. Más información en este post específico.

V Premio GetxoBlog ETER Saria para el Euskal Encounter. Reciben el trofeo Sabino San Vicente, fundador y organizador principal en las 32 ediciones anuales, junto a Daniel Morales, responsable de la Fundación Euskaltel y Director de Sostenibilidad y de las Fundaciones del Grupo MASORANGE, así como Javier Gomez-Arrue Azpiazu, Responsable de la Asociación EuskalAmiga. Más información en este post.
10:40 Mesa sobre la Inteligencia Artificial (IA) desde la perspectiva universitaria:
11:30 Seguirá la foto phooning oficial, en los jardines de BiscayTIK y tiempo de networking con café dentro de BiscayTIK por cortesía de Café Fortaleza.

11:45 Mesa sobre la Inteligencia Humana y Artificial:

12:30 La Mesa Tercera sobre Inteligencia Intergeneracional, con eslabón continuidad del proyecto GetxoLong, con dos ponentes y principales impulsores:

13:15 Broche final:

14:00 Clausura por Zaloa Campillo Mandaluniz, Concejala de Transformación Digital y Atención a la Ciudadanía en Ayuntamiento de Getxo, responsable Área de Gobierno Abierto y Modernización y del Servicio de contratación .

Seguirá un networking y salida de la Fundación BiscayTIK. Está prevista una comida de cierre y análisis en un restaurante cercano, con una mesa reservada para ponentes invitados. 
IX Encuentro Anual #GetxoBlog 2017
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