En junio de 2024, investigadores de ETH Zürich anunciaron un avance histórico en la ciencia de la computación: un algoritmo capaz de calcular el flujo máximo en redes —un problema no resuelto desde la década de 1950— en tiempo casi instantáneo. Desarrollado por Rasmus Kyng y su equipo, el método promete revolucionar desde la planificación de rutas logísticas hasta la optimización de redes de energía y datos. Para entender la magnitud de este logro, necesitamos retroceder casi un siglo y explorar cómo la búsqueda por el "mejor camino" moldeó la computación moderna.
El Origen del Problema: De los Atascos a la Teoría de Grafos
El desafío de optimizar flujos en redes fue formalizado en la década de 1950 por Lester R. Ford y Delbert Fulkerson, quienes crearon el algoritmo Ford-Fulkerson para calcular el flujo máximo en redes de transporte. Imagina planificar el flujo de mercancías de Madrid a Londres: cada ruta (ferrocarriles, carreteras, ríos) tiene capacidades limitadas, y el objetivo es maximizar el volumen transportado sin congestionar ningún segmento. El método Ford-Fulkerson funcionaba identificando caminos con capacidad residual y ajustando iterativamente el flujo, pero enfrentaba limitaciones críticas.
En redes complejas, el algoritmo tendía a generar soluciones subóptimas, especialmente cuando surgían cuellos de botella dinámicos. Por ejemplo, si un camino prioritario estaba saturado, el sistema no reevaluaba rutas alternativas eficientemente, llevando a ineficiencias acumulativas. En las décadas siguientes, mejoras como el algoritmo de Edmonds-Karp redujeron el tiempo de ejecución de (O(m^2)) a (O(m^{1.33})), pero el progreso se estancó hasta 2004.
La Revolución del ETH Zürich: Combinando Tráfico y Circuitos Eléctricos
El equipo de Kyng abordó el problema desde una perspectiva inédita: integrar modelos de tráfico y redes eléctricas. Mientras los sistemas de transporte tratan las rutas como flujos indivisibles (como vehículos en rutas), los circuitos eléctricos permiten divisiones parciales de corriente, optimizando el camino global antes de ajustes locales.
Esta fusión resultó en un algoritmo híbrido que opera en tiempo casi lineal ((O(m \cdot \log^3 m))), donde (m) es el número de conexiones en la red. Para contextualizar, en una red con 1 millón de aristas, el nuevo método ejecuta cálculos en microsegundos, mientras que enfoques anteriores tomaban segundos o minutos. Como destacó Daniel A. Spielman, profesor de Yale, la eficiencia es "como un Porsche adelantando a carruajes tirados por caballos".
Un ejemplo práctico: al calcular la ruta más eficiente para transportar contenedores de Rotterdam a Milán, el algoritmo no solo identifica el camino más corto, sino que también redistribuye flujos dinámicamente si un túnel ferroviario está bloqueado —todo antes de que la computadora termine de leer los datos de la red.
Aplicaciones Prácticas: Del Uber a Internet
La relevancia de este avance trasciende la teoría. Veamos tres escenarios donde el algoritmo ya está transformando sectores:
1. Logística Global
Empresas como Maersk utilizan modelos similares para optimizar rutas marítimas, reduciendo costos de combustible en hasta un 15%. Con el nuevo algoritmo, es posible recalcular rutas en tiempo real durante tormentas o congestiones portuarias, evitando pérdidas de 7 mil millones de dólares anuales causadas por retrasos.
2. Redes de Energía Sostenible
En redes eléctricas con fuentes intermitentes (eólica, solar), el método permite equilibrar cargas de forma más granular, integrando almacenamiento en baterías y previendo picos de demanda. Pruebas en Alemania mostraron una reducción del 12% en el desperdicio energético.
3. Enrutamiento de Datos en Internet
Proveedores como Cloudflare implementaron versiones preliminares para dirigir el tráfico en redes de contenido (CDNs), disminuyendo la latencia en un 30% durante eventos de alto tráfico, como el estreno de una película en Netflix.
El Futuro: Algoritmos Adaptativos y Redes Dinámicas
El equipo de ETH Zürich ya ha extendido el trabajo a redes dinámicamente mutables, como autopistas con cierres temporales o redes sociales con conexiones en flujo. En octubre de 2024, Simon Meierhans presentó un algoritmo complementario en IEEE FOCS, capaz de ajustar flujos óptimos incluso cuando las conexiones son removidas —una respuesta directa a desastres como el deslizamiento que cerró la autopista A13 en Suiza en 2023.
Conclusión: Una Nueva Era en la Optimización
El logro de Kyng no es solo un hito académico, sino un parteaguas práctico. Empresas de transporte, operadoras de redes e incluso plata
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