El académico se integró recientemente al IMC en la modalidad de vacante compartida con el Departamento de Ingeniería Industrial y Sistemas de la Escuela de Ingeniería. En esta entrevista, el docente y Doctor en Ciencia de la Computación detalla sus líneas de investigación y su participación en iniciativas como el proyecto anillo “Information and Computation in Market Design”.
- ¿Cuál fue la ruta que lo trajo a la Universidad Católica?
Mi pregrado lo hice en Ingeniería Civil Matemática en la Universidad de Chile. Cuando estaba en pregrado, más o menos en cuarto o quinto año, empecé a interesarme harto en los ramos más ligados a la optimización, los algoritmos y las probabilidades. De hecho, empecé a tomar buena parte de mis cursos en esas áreas.
Después, cuando ya estaba terminando la carrera, me integré al Magíster en Gestión de Operaciones en la misma Universidad de Chile. Se trata de un programa que justamente está en la interfaz de estas áreas. Se encuentra bien ligado a optimización, tiene su faceta teórica pero también hay harto de diseño algorítmico y análisis probabilístico, entre otros temas. Cuando me titulé, lo hice de manera conjunta en Ingeniería y el Magíster.
Luego empecé el doctorado, que fue un grado conjunto entre la Universidad de Chile y la École Normale Supérieure en París. Estuve dos años acá en Chile y dos en París. El 2018 me gradué y justamente mi tesis la hice sobre algoritmos de aproximación y relajaciones convexas, es decir, en cómo ocupamos herramientas avanzadas de optimización en el diseño de buenos algoritmos para problemas de optimización combinatorial. Una vez que terminé mi doctorado, empecé a buscar trabajo y postulé en paralelo a la Universidad de O'Higgins, que justo había abierto un concurso académico y buscaba a alguien con un perfil más o menos similar al mío, y a un postdoctorado. Suele ocurrir que uno muchas veces hace un postdoctorado de uno o dos años después de terminar el doctorado, para tener un tiempo de dedicación exclusiva a hacer investigación.
Mientras buscaba un postdoctorado, desde la London School of Economics me hicieron una oferta. Por lo que alcancé a estar un semestre en la Universidad de O’Higgins y me fui a Inglaterra a hacer mi postdoctorado. Volví en junio de 2020 y estuve hasta febrero de este año en el Instituto de Ciencias de la Ingeniería en la Universidad de O'Higgins, para ya en marzo integrarme a la UC.
Víctor Verdugo.
- ¿Cuáles son sus principales líneas investigación principales y como se están desarrollando actualmente?
Tengo tres líneas de investigación principales. La primera es sobre el diseño de mecanismos y algoritmos para para escoger a nuestros representantes. En esa línea justamente lo que busco es poder ocupar y desarrollar herramientas avanzadas de diseño algorítmico de optimización y de análisis probabilístico con el fin de diseñar algoritmos que sean más robustos y que den respuestas a necesidades modernas que tenemos en cómo escogemos a nuestros representantes. Para dar dos ejemplos bien concretos, en Chile tuvimos dos elecciones grandes para la Convención y el Consejo Constituyente, donde se produjo la incorporación de la paridad entre hombre y mujeres y también se integró a los pueblos originarios. Esas dos restricciones no estaban presentes en como escogíamos a nuestros representantes. Al incorporarlas, el problema se vuelve considerablemente más difícil, ya que desde el punto de vista de la optimización le estamos agregando restricciones.
Como tenemos restricciones nuevas, si queremos desarrollar algoritmos que satisfagan un buen set de propiedades, necesitamos incorporar herramientas un poco más avanzadas. En esa primera línea, eso es justamente lo que investigo, cómo poder desarrollar algoritmos y mecanismos que sean satisfactorios en presencia de restricciones que pueden ser un poco más complejas.
En una segunda línea, lo que hago es diseñar algoritmos para problemas de selección online, matching y problemas de pricing. Una característica común que tienen todos esos problemas es que son en ambientes donde hay información parcial o estocástica, es decir, no conozco el panorama completo de los números que están involucrados. Además, la información se va revelando muchas veces a medida que transcurre el tiempo, así que la veo cuando se va revelando. En esos ambientes, igual queremos tomar buenas decisiones, por lo que tenemos que diseñar algoritmos que ojalá sean competitivos respecto de lo mejor que uno podría haber hecho si es que tuviera acceso completo a la información.
Hay un problema muy famoso, por ejemplo, en la selección de personal que se llama justamente el “problema de la secretaria” que justamente tiene que ver con cómo realizamos la elección de un candidato para un empleo, con postulantes que van llegando en el tiempo. Suele ocurrir que no conozco los que van a surgir en el futuro y tengo que tomar decisiones que muchas veces son irrevocables, es decir, una vez que tomo una determinación no puedo volver atrás. Eso también está relacionado con aplicaciones en problemas de pricing. Imaginemos que quiero vender un ítem en Mercado Libre o Amazon; ahí también los consumidores van llegando con el pasar del tiempo y ellos típicamente lo que van a hacer es decir ‘Ah, esto cuesta 10.000, pero quizás estoy dispuesto a pagar 8.000, entonces no lo voy a comprar’. Sin embargo, eventualmente si llega alguien que está dispuesto a pagar los 10.000, lo compra. Entonces la pregunta es cómo fijo ese precio de una buena forma.
En mi tercera línea de investigación, lo que hago es diseñar algoritmos de aproximación para problemas de optimización combinatorial, que son típicamente difíciles computacionalmente. Hay ejemplos claros como el problema del vendedor viajero, que es bien famoso porque resolverlo computacionalmente es muy difícil. Si uno realmente quiere obtener soluciones en tiempos razonables, y con un esfuerzo computacional acotado, muchas veces es necesario no aspirar a optimalidad, es decir tengo que sacrificar un poco en el sentido de que la calidad de la solución tal vez no va a ser la óptima, pero puede que esté cerca. Eso justamente lo que busca un algoritmo de aproximación; en general son algoritmos eficientes, que muchas veces no van a llegar a lo óptimo, pero me van a garantizar estar cerca en términos del valor.
- ¿Participa en algún proyecto de investigación?
En este momento tengo mi Fondecyt regular, que empezó este año y está ligado a mi primera línea de investigación que es el diseño algorítmico para mecanismos electorales. También soy investigador principal en un proyecto anillo sobre “Information and computation in Market Design” que se enmarca en mi segunda línea de investigación. En mercados grandes como Amazon, Mercado Libre o Uber hay que resolver problemas de pricing o de emparejamiento; hay mucha información y la pregunta es cómo explotamos eso para diseñar buenos algoritmos.
- ¿Está dictando clases actualmente?
No en este momento, pero el próximo semestre sí voy a dictar un curso en Ingeniería Industrial y otro en el IMC. En el caso del Instituto, probablemente la clase sea para Ingeniería Matemática y en Industrias quizás sea para uno de los Majors. Sin embargo, planeo participar activamente en todas las instancias del Instituto, incluyendo el Magíster en Ingeniería Matemática y Computacional. En el segundo semestre, al estar dictando clases, espero conocer más de cerca a los estudiantes.