Desde hace varios años el computador Javier Marenco, investigador docente del Instituto de Ciencias de la UNGS, trabaja en la resolución de problemas de la vida cotidiana a partir del empleo de herramientas de la matemática y la computación. En mayo fue convocado por el Ministerio de Educación para integrar el Consejo Asesor para la Planificación del Regreso Presencial a las Aulas, junto a decenas de especialistas de distintas disciplinas y de representantes de los ministerios de Salud y Educación, de gremios educativos, entre otros. Este Consejo tuvo entre sus tareas la confección del “Protocolo marco y lineamientos federales para el retorno a clases presenciales en la educación obligatoria y en los institutos superiores”, que establece las pautas obligatorias mínimas que deberán cumplir las escuelas en el contexto de la pandemia por COVID-19, una vez que se decida el regreso a las aulas.

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“Me convocaron para diseñar el fixture escolar. Mi aporte fue el desarrollo de propuestas de horarios de ingreso, recreos, almuerzo y salida escalonados, y el diseño de cronogramas de asistencia por grupos a la escuela”, cuenta Marenco a Argentina Investiga. Para realizar estas propuestas, el investigador se basó en la técnica de la optimización combinatoria, que estudia con herramientas de la computación modelos matemáticos en busca de una solución óptima para problemas de toma de decisiones. Marenco se acercó a este campo de investigación, “a mitad de camino entre la matemática y la computación”, en 1999, cuando todavía era estudiante de grado, y nunca más se alejó. Después siguió trabajando en ese campo en su tesis de doctorado y a lo largo de toda su carrera como investigador.

El primer paso de su trabajo para el Ministerio fue el modelado matemático del problema, es decir, la formulación de una representación de la realidad en lenguaje matemático, en la que el investigador tuvo en cuenta una serie de restricciones establecidas por los especialistas en salud. Entre ellas, que el grado o la división sea separado en grupos más pequeños que no tengan contacto entre sí, que se escalonen los horarios de entrada y salida para evitar el contacto entre grupos y reducir la cantidad de personas en la puerta de la escuela, y que se combinen algunos días de asistencia a clase con otros de inasistencia (entre 7 y 10), a modo de una incubación preventiva para detectar potenciales contagios.

¿Cuál es el siguiente paso? “En este caso no fue complicado resolver en forma analítica, a mano, el modelo. Fue relativamente fácil cumplir con las restricciones pedidas”, afirma Marenco, y agrega que, aunque en esta oportunidad no fue necesario, habitualmente los problemas de optimización combinatoria son difíciles de resolver y por eso debe recurrirse a la computadora: “En muchos casos, incluso una computadora o clúster de computadoras no son suficientes para resolverlos, y entonces hay que trabajar para entender la estructura matemática del modelo y usar ese conocimiento para acelerar los algoritmos. Esto es parte del trabajo habitual de investigación en optimización combinatoria”.

El resultado alcanzado por el investigador incluye varias propuestas de días de asistencia para cada uno de los grupos en los que se dividen los grados o las divisiones, y también de horarios escalonados de ingreso y de salida, de recreo y de almuerzo. Estas sugerencias y recomendaciones forman parte del material de referencia para las escuelas que estará próximamente disponible en la web del Ministerio de Educación junto al protocolo para el regreso a clases presenciales, que ya se encuentra disponible. Ese protocolo, que fue aprobado en los primeros días de julio por el Consejo Federal de Educación, establece una serie de pautas obligatorias que las instituciones educativas deberán cumplir, como el uso de barbijo, la asistencia por grupos, el ingreso escalonado y la manera de actuar ante un caso positivo de COVID-19. “La idea es dar recomendaciones para cada tipo de escuela, con jornada simple y jornada completa, para primarias con o sin preescolar y también con 6 o 7 grados”, explica Marenco, y agrega que se trata de recomendaciones amplias y que se tuvo en cuenta que la realidad edilicia de todas escuelas no es la misma.

Investigación básica y aplicada para la resolución de problemas

Desde hace varios años, el grupo de investigación en optimización combinatoria del área de computación del Instituto de Ciencias y del Área de Informática industrial del Instituto de Industria de la UNGS, del que Marenco forma parte, trabaja en la resolución de problemas de la vida cotidiana utilizando las herramientas de la matemática y la computación. “En general trabajamos en problemas aplicados, con problemas reales”, detalla Marenco. Los investigadores han utilizado la optimización combinatoria para resolver problemas de logística, como la planificación del recorrido de los censistas en 2010, el recorrido de un camión de repartos o de recolección de residuos, y también para diseñar el menú de comidas de un clínica.

También lo han aplicado en el ámbito deportivo. Desde 2007 diseñan el fixture de la Liga Nacional de Vóley y, en colaboración con investigadores de la UBA, armaron el fixture de la primera y la segunda división de la liga masculina de básquet de nuestro país y, más recientemente, el fixture de la Superliga Argentina de Fútbol. En el campeonato de Turismo Carretera (TC), lo utilizan para determinar cuántos puntos necesita cada corredor para clasificar a la fase final.

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“Es muy interesante porque a veces se separa ciencia básica, de ciencia aplicada o incluso de la tecnología, como si se hiciera en ámbitos distintos. Nosotros tenemos la suerte de estar trabajando en un área en la que podemos hacer ciencia básica que al mismo tiempo resulta en una aplicación” concluye Marenco.