Un algoritmo para recorrer las mejores cervecerías del mundo

La tecnología puede usarse para el bien, para el mal y para encontrar el camino al siguiente bar. Esto es lo que debió de pensar Nathan Yau, de Flowing Data, cuando vio la última edición del ránking de mejores cervecerías del mundo, publicada por el portal especializado RateBeer a finales de enero.

O tal vez se le ocurrió cuando vio el proyecto de Randy Olson -científico de datos-, que empleó algoritmos genéticos para trazar el roadtrip -viaje por carretera- perfecto entre medio centenar de puntos de interés turístico a lo largo y ancho de los Estados Unidos: del Gran Cañón a la Casa Blanca pasando por Cabo Cañaveral.

El caso es que de esta inspiradora mezcla de lúpulo y algoritmos ha salido una ruta para recorrer, con el mínimo coste de tiempo y distancia, 71 de las mejores cervecerías del planeta. Y, ojo, que es circular: si la completas con ganas de más, puedes volver a empezar.

"¿Pero cómo van a estar todas en Estados Unidos?", te preguntarás. Efectivamente, parte de las paradas de esta etílica excursión se corresponden con cervecerías 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 kilómetros. No las vas a recorrer todas en un día, pero tu hígado tampoco quiere eso, y ya que te vas al nuevo continente, puedes aprovechar para quedarte unos días.

• ¿Cómo funciona?

Una vez geolocalizados los bares, Yau siguió los pasos de Olson. Lo primero fue extraer los tiempos y distancias de carretera que separan todas las cervecerías con la API de Google Maps, que ofrece la misma información que obtienes tú al buscar cualquier dirección en tu móvil. "Entonces el algoritmo empieza con una ruta aleatoria entre todos los puntos y comienza a mejorarla con cada iteración", precisa Yau en su post en Flowing Data.

Los algoritmos genéticos, llamados así porque se inspiran en la evolución biológica, nacieron en la década de los 70, de la mano de John Henry Holland (1929-2015), que ostentó los variaditos cargos de profesor de Filosofía, de Ingeniería eléctrica y de Ciencias de la computación en la Universidad de Michigan. En general, se utilizan para resolver problemas de búsqueda y optimización siguiendo las normas de selección natural y supervivencia del más fuerte enunciadas por Darwin para los seres vivos. En el caso de las cervecerías, cada nueva propuesta de ruta conlleva pequeños ajustes que mejoran las cifras de tiempo y distancia.

Durante el último medio siglo, esta familia de algoritmos ha encontrado aplicación en todo tipo de sectores. Las escapadas cerveceras son un pequeño logro en una larga lista en la que figuran disciplinas como diseño de materiales y equipamiento industrial, optimización de cargas, trazado de sistemas de optimización de cargas, análisis de expresión de genes, manejo de residuos sólidos, construcción de horarios para evitar conflictos, detección de daños en estructuras civiles... De hecho, una de las razones de su éxito es su versatilidad: puede enfrentarse a un sinfín de problemas en diferentes áreas.

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