Nauka dla Społeczeństwa

20.04.2024
PL EN
24.08.2015 aktualizacja 24.08.2015

Sankowski: czasem lepiej szukać rozwiązań dobrych zamiast idealnych

Fot. Fotolia Fot. Fotolia

Niektóre problemy są tak skomplikowane, że nie opłaca się szukać perfekcyjnych odpowiedzi. Wystarczy znaleźć rozwiązania dość dobre. Takie podejście świetnie spisuje się w programach dla sklepów internetowych, firm logistycznych, czy nawet... tnących szkło - mówi informatyk Piotr Sankowski.

Dr hab. Piotr Sankowski z Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego na warsztat wziął tzw. algorytmy aproksymacyjne, które przydają się w np. przy optymalizacji niektórych procesów w logistyce czy w handlu elektronicznym. Na swoje badania informatyk dostał w 2010 r. prestiżowy Starting Grant z Europejskiej Rady Badań Naukowych (ERC). Teraz projekt ten się kończy, ale na Sankowski chce kontynuować swoje badania i skomercjalizować je. Będzie to możliwe dzięki kolejnemu grantowi, Proof of Concept, który otrzymał w lipcu z ERC.

Niektóre z problemów interesujących Piotra Sankowskiego mogą się wydawać błahe: mniejsze paczki trzeba spakować do większych paczek tak, by zużyć jak najmniej kartonu. Jeśli przedmiotów do upakowania jest zaledwie kilka, problem jest prosty. Ale kiedy liczba paczek do spakowania i rozesłania rośnie i liczy się ją w tysiącach czy nawet setkach tysięcy, a czas jest ograniczony, idealnych odpowiedzi nie warto szukać - trwałoby to za długo i nie przyniosłoby zauważalnych korzyści. W takich sytuacjach warto zdać się na tzw. algorytm aproksymacyjny, który na czas znajdzie rozwiązanie może nie perfekcyjne, ale wystarczająco dobre. "Dla mnie tworzenie takich algorytmów jest tak przyjemne, jak dla innych rozwiązywanie sudoku. Moje badania to moje hobby" - zdradza Sankowski.

Badacz wspólnie ze swoim zespołem tworzy otwartą bibliotekę, w której znaleźć można już ok. 30 różnorodnych algorytmów aproksymacyjnych. "Każdy z tych programów jest tak zaprojektowany, że można go łatwo zastosować na różne sposoby, do rozwiązywania różnych problemów" - stwierdza Sankowski. Dodaje, że algorytmy udostępniane są w wolnym dostępie i programiści mogą je łatwo modyfikować do swoich potrzeb. Zwykle było inaczej: algorytmy tego typu pisano tylko i wyłącznie do konkretnego problemu, przez co nie dało się ich potem wykorzystać ponownie, do innego zadania.

Wśród algorytmów Sankowskiego znalazł się np. program, który przyda się w rozwiązaniu klasycznego już problemu komiwojażera, który spędza sen z powiek wielu firmom logistycznym. Problem sprowadza się do tego, by objechać ileś konkretnych miast w najkrótszym czasie. Pytanie, w jakiej kolejności powinno się te miasta odwiedzać. Rozwiązanie opracowane przez informatyka firmy logistyczne będą mogły łatwo zaadaptować do swoich potrzeb.

Algorytmy aproksymacyjne mogą mieć zastosowanie w bardzo różnych dziedzinach życia, np. przy cięciu szkła. "Huta produkuje ogromne tafle szkła i z nich trzeba zrobić konkretne kawałki tak, by jak najmniej szkła przy tym stracić. Firmy tnące szkło muszą rozpracowywać takie problemy nieustannie" - przyznaje badacz i podkreśla, że odpowiednie algorytmy mogą usprawnić taki proces.

Sankowski dodaje jednak, że najczęściej algorytmy aproksymacyjne mają zastosowanie w branży e-commerce, a więc w handlu za pośrednictwem Internetu. Podaje przykład: "Kiedy wchodzimy na jakiś duży portal, wyświetlają się nam reklamy. To już nie jest tak, że jedna reklama jest wyświetlana przez cały dzień wszystkim użytkownikom" - opowiada informatyk. Wyjaśnia, że kiedy internauta wchodzi na stronę, w ciągu ułamków sekundy rozstrzygana jest aukcja internetowa. Reklamodawcy zgłaszają, ile jest dla nich warta reklama wyświetlona danemu użytkownikowi. Która firma da więcej, ta wygrywa. "To się dzieje dla każdego użytkownika. Trudno sobie wyobrazić, żeby to człowiek wysyłał te zgłoszenia. Robią to programy. To, jak zoptymalizować udział firmy w aukcji, jest typowym problemem, gdzie stosuje się algorytmy aproksymacyjne. To dzięki nim można wyliczyć, ile reklama powinna być warta, by kosztowała jak najmniej, ale dotarła do jak największej liczby potencjalnych klientów" - zaznacza.

Naukowiec dodaje, że algorytmy, nad którymi pracuje, przydadzą się też w sklepach internetowych. "Jeśli użytkownik kupił jakieś dwa produkty, warto mu podsunąć trzeci, który mógłby mu się spodobać. Algorytmy pomagają dla każdego przypadku wybrać produkt, który będzie jak najlepszy" - mówi. Nie trzeba tu psychologa, żeby rozgryźć zachowania każdego klienta. W grę wchodzi za to statystyka. Kluczem do sukcesu jest wymodelowanie konkretnych grup klientów i posortowanie produktów oferowanych w sklepie.

Biblioteka z rozwiązaniami Sankowskiego dostępna jest dla każdego i już korzystają z niej za darmo programiści z różnych części świata. Teraz jednak Sankowski chce dodatkowo założyć firmę, która oferować będzie klientom rozwiązywanie dokładnie sprecyzowanych problemów. "Jeśli ktoś będzie miał problem optymalizacyjny, będziemy starali się mu pomóc" - przyznaje badacz. Zapowiada, że na razie ofertę kierować będzie do firm w Polsce, ale ma nadzieję, że z czasem swoimi usługami zainteresuje również klientów z zagranicy.

PAP - Nauka w Polsce, Ludwika Tomala

lt/ agt/

Przed dodaniem komentarza prosimy o zapoznanie z Regulaminem forum serwisu Nauka w Polsce.

Copyright © Fundacja PAP 2024