| slimme algoritmen |
| Geschreven door Frank van der Wal |
| donderdag 22 april 2010 19:25 |
|
Vanuit het IBM Zürich Lab heeft iets unieks het levenslicht gezien. Het is geen apparaatje of dingetje, maar een algoritme. Een algoritme is eigenlijk een reeks van bewerkingen. Wereldberoemd is het algoritme van Euclides (ca. 300 v. C), die de Grootste Gemene Deler van twee positieve getallen uit weet te vlooien. En voor de duidelijkheid het gaat hier niet over een Deler van 2 meter 10 die nare streken uithaalt. Tijd voor wat wiskunde. Altijd leuk! Het algoritme luidt: Men neemt getal a en b (de 2 positivo's, zullen we maar zeggen) waarvan je de Grootste Gemene Deler wilt berekenen. Trek het kleinste getal van de grootste af. Je hebt nu drie getallen: a en b en de uitkomst. Het grootste getal laat je voor wat het is en je noemt de overgebleven twee getallen weer a en b, die je weer van elkaar aftrekt enzovoort. Je gaat net zolang door totdat a en b gelijk zijn, en zie hier, als ware het een wonder, je Grootste Gemene Deler. Voorbeeld: a= 81, b = 63. a-b dus 81-63 levert 18 op. bye-bye voor 81 63-18 = 45. Weg met 63. 45-18 = 27. Wie wil er nog 45? 27-18 = 9. 27 is zoooo 2009! 18-9=9! Voilà! Een ander algoritme waar we allemaal het effect kan kennen is compressie. Zo is het mp3 algoritme perfect in staat om van mooie, volle en met details doorspekte muziek, plat te slaan en er waardevolle informatie zoals een goed stereo-beeld en diepte-informatie uit te weg te halen. (Hier spreekt een audio purist). Maar het voordeel is dat er 14000 nummertjes op één klein apparaatje passen. Waarvoor dát handig is, heeft nog nooit iemand me duidelijk kunnen maken, overigens. Algoritmen dus. De knappe koppen in Zürich hebben een uniek algoritme ontwikkeld waar maar liefst twee jaar research aan ten grondslag heeft gelegen, en wel even wat stappen verder gaat dan good-old Euclides. Het algoritme kan een enorme hoeveelheid datasets (zeg maar: brokken data) op een zeer efficiënte manier verwerken. Eenmaal omgezet in een computerprogramma, beslaat dit algoritme nog geen 1000 regels code, en kan aanzienlijk sneller rekenen dan voorgaande algoritmen. Een IBM BlueGene supercomputer verwerkte 9TeraByte data in een krappe 20 minuten terwijl het meer dan een hele dag zou hebben gekost in een traditioneel model. Dat terwijl de nauwkeurigheid (sowieso een Zwitsers handelsmerk ...) niet aangetast werd. Ik zeg chapeau voor onze collega's in Zürich! Wellicht rijst nu de vraag: Prachtig, maar uh, wat heb ik er nou aan? Nou, dat zal ik vertellen! In de Smarter Planet zien we dat allerlei instrumenten (lees apparaatjes) enorme hoeveelheden data kunnen genereren. Het is noodzaak om die data zo snel mogelijk te verwerken om er slimme dingen mee te kunnen doen. Neem nou het feit dat als elk huishouden een slimme energiemeter zou hebben. Dan zijn dat 6 miljoen apparaten die data genereren. Slimme algoritmen kunnen die data verwerken en er bijvoorbeeld gedragspatronen aan ontleden. Als je die gegevens weet te koppelen aan bijvoorbeeld de huidige en toekomstige meteorologische gegevens, zou je veel nauwkeuriger de energiebehoefte kunnen voorspellen, waardoor de centrales minder elektriciteit hoeven te genereren. Slim, toch? |
| Laatst aangepast op vrijdag 23 april 2010 09:19 |
