Los investigadores de QUT que trabajan en problemas complicados en agricultura, ecología y medicina han desarrollado un modelo matemático para permitir soluciones más rápidas.
Preguntas sobre la intervención, cuán fuerte y por cuánto tiempo, son solo algunas de las demandas de juicio que enfrentan los médicos y científicos durante la toma de decisiones diaria.
De la producción de cultivos a la quimioterapia, nueva investigación publicada en Revista de la interfaz de la Royal Society , mejora la forma de determinar las 'mejores' estrategias de intervención.
El profesor Matthew Simpson, el investigador de doctorado Jesse Sharp y el profesor Kevin Burrage del Centro de Ciencia de Datos de QUT y el Centro Australiano de Excelencia para Fronteras Matemáticas y Estadísticas ACEMS han desarrollado el nuevo método matemático para simular más rápidamente diferentes escenarios para alcanzar soluciones óptimas.
El Sr. Sharp, que está estudiando su doctorado, dijo que el método implicaba una teoría de control óptimo que podría describirse como una "ciencia de compensaciones" entre objetivos en competencia.
"El uso de técnicas de optimización matemática nos ayuda a tomar decisiones de asignación de recursos más inteligentes y eficientes", dijo.
"Si le da a alguien demasiada quimioterapia, puede matar a la leucemia y al paciente. En ese caso, el 'costo' es obviamente demasiado alto", dijo.
Dijo que es importante encontrar el equilibrio adecuado entre los beneficios de la quimioterapia y los efectos secundarios perjudiciales.
"Usted hace una suposición, ejecuta ese escenario, usa técnicas matemáticas para mejorar su suposición una y otra vez para acercarse cada vez más a la solución óptima", dijo.
"Lo que estamos haciendo es mejorar las técnicas numéricas, por lo que solo necesita resolver ese problema menos veces".
El método también se puede aplicar a las prácticas agrícolas, por ejemplo, para determinar cómo fertilizar los cultivos.
La estrategia de control óptima que surge para una situación dada depende de cómo se caracteriza la optimalidad y qué significa el 'mejor resultado' en el contexto de la situación específica.
El Sr. Sharp dijo que 'ningún control' se mostró como la estrategia más simple, mientras que el control 'bang bang' fue una intervención que cambió entre fertilizante máximo y ningún fertilizante, mientras que en el 'control continuo', el fertilizante se puede aplicar en cualquier cantidad que pueda cambiartiempo extraordinario.
"En esta investigación, mejoramos la eficiencia de las técnicas computacionales que se utilizan actualmente para resolver estos problemas de optimización", dijo.
"La eficiencia mejorada puede permitirnos abordar problemas más complejos que anteriormente pueden haber sido demasiado costosos computacionalmente y demasiado lentos de resolver".
El profesor Matthew Simpson dijo que la investigación se puede aplicar a una variedad de problemas.
"Podemos encontrar una solución más rápido de lo que podíamos haberlo hecho antes, o podemos encontrar una solución donde los métodos computacionales no han podido encontrar una solución en el pasado", dijo el profesor Simpson.
"Siempre que tenga algún tipo de sistema para el que desee una salida, por lo que podría ser algo como un automóvil autónomo o algún sistema biológico, esta es una estrategia que puede indicarle los protocolos óptimos".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Tecnología de Queensland . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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