Estás leyendo la publicación: El alma inmortal detrás de la búsqueda de Google
En 1998, cuando Sergey Brin y Larry Page, dos informáticos y estudiantes de doctorado en Stanford, estaban trabajando en la creación de lo que sería una de las empresas más grandes del mundo, un profesor indio les ayudó a guiarlos. Trabajó junto a ellos y fue coautor de un trabajo de investigación sobre el algoritmo de “ranking de página”, un criterio que sigue siendo relevante en el motor de búsqueda de Google.
El profesor de Ciencias de la Computación Rajeev Motwani no solo era conocido por asesorar a los empresarios de Silicon Valley y respaldar a Google y PayPal durante sus primeros días, sino que también era conocido por su trabajo de investigación en campos como la informática, la robótica y la medicina. Rajeev Motwani, quien murió trágicamente a la temprana edad de 47 años, fue conmemorado recientemente en su aniversario de nacimiento el 24 de marzo.
Rajeev Motwani ha trabajado en una serie de trabajos de investigación desde finales de la década de 1990 hasta principios de la de 2000, en los que su trabajo de investigación sentó las bases para algoritmos que se usaron en aplicaciones futuras. Motwani, un científico informático teórico, investigó y publicó trabajos en diferentes áreas de la computación y los algoritmos, e incluso la medicina. Tiene 110.860 citas y 231 publicaciones a su nombre.
Días de Google
Rajeev Motwani, mentor y guía, ha trabajado de cerca con los cofundadores de Google, Page y Brin. Los tres han trabajado en múltiples artículos, el más notable titulado ‘The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web’ en 1998. Junto con Terry Winograd, quien fue otro profesor en Stanford, desarrollaron el Algoritmo PageRank ese es un método utilizado por Google para clasificar las páginas web en los resultados de su motor de búsqueda. El PageRank está determinado por el número y la calidad de las páginas web que enlazan con un sitio. Un concepto que se desarrolló durante las primeras etapas de Backrub, que luego se convirtió en ‘Google’, sigue siendo relevante para el motor de búsqueda.
En 1997 y 1998, Motwani fue coautor de otros dos artículos con Brin, titulados ‘Recuento de conjuntos de elementos dinámicos y reglas de implicación para datos de canastas de mercado’ y ‘Más allá de las canastas de mercado: generalización de las reglas de asociación a las correlaciones’, respectivamente. Ambos documentos hablan sobre la minería de reglas de asociación, un concepto utilizado para analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones. Se usa ampliamente en campos donde se analizan datos para el mercado minorista, atención médica, minería web y más.
Sergey Brin recordó a Motwani después de la muerte prematura de este último en 2009. Lo consideró un “científico informático brillante” y un “maestro y buen amigo”. “Su legado y personalidad perduran en los estudiantes, proyectos y empresas a las que ha tocado”, dijo Brin.
Las contribuciones invaluables de Motwani
Una de las obras reconocidas de Motwani es Pruebas comprobables probabilísticamente (PCP) Teorema. En colaboración con Sanjeev Arora, Carsten Lund, Madhu Sudan y Mario Szegedy, el artículo propuesto sobre el teorema PCP tiene amplias aplicaciones en informática teórica. Los autores de este artículo fueron galardonados con el Premio Gödel en 2001. El premio se considera el premio más prestigioso otorgado en informática teórica. El premio es otorgado por la Asociación Europea de Ciencias de la Computación Teórica (EATCS) y el Grupo de Interés Especial en Algoritmos y Teoría Computacional de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM SIGACT).
El teorema PCP es un resultado matemático que establece que cualquier problema que se pueda resolver usando un programa de computadora que pruebe muchas soluciones diferentes (un algoritmo no determinista) también se puede verificar usando una muestra aleatoria de la solución en lugar de verificar todo.
El teorema PCP ha tenido un impacto significativo en muchas áreas de la informática y campos relacionados y continúa siendo un área activa de investigación con aplicaciones prácticas. En la actualidad, el teorema PCP proporciona una base para el cálculo seguro de funciones en datos privados que es útil para aplicaciones, como transacciones en línea e intercambio de datos. En el desarrollo de software, el teorema PCP permite la verificación automática de la corrección del programa y, en los sistemas de comunicación, el teorema PCP ayuda a diseñar métodos confiables para transmitir datos a través de canales ruidosos.
Combinatoria algorítmica y teoría de grafos
‘Resultados constructivos de gráficos menores: incrustaciones sin enlaces’ es el artículo de Motwani, en coautoría con Arvind Raghunathan y Hazur Saran, se publicó en el Journal of the Association for Computing Machinery (ACM) en 1995. Se centró en los resultados constructivos relacionados con “grafo teorema menor”. El artículo se cita en el campo de la teoría de grafos, particularmente en el estudio de incrustaciones sin enlaces y grafos menores.
El documento se ha utilizado en varias aplicaciones y algunos de los ejemplos prácticos en los que se usa este documento son en diseños de diseño de circuitos, visualización de redes, enrutamiento de redes y diseños algorítmicos en visión por computadora, geometría computacional y gráficos por computadora.
Robótica y Medicina
Desde 1997, el interés de Rajeev Motwani por la computación geométrica lo llevó a contribuir con la robótica. Motwani, junto con sus investigadores, publicó un artículo sobre la Problema de localización de robots en dos dimensiones. El documento proponía estructuras de datos para procesar consultas de localización de robots utilizando un enfoque probabilístico basado en el método Monte Carlo. Las aplicaciones futuras de la investigación sobre consultas de localización de robots son variadas. Se utiliza en vehículos autónomos donde se requiere una localización precisa para una navegación precisa, así como en otros campos como la realidad aumentada, las industrias de utilización de robots y más.
Motwani, junto con un equipo de investigadores, publicó un artículo titulado ‘RAPID: identificación aleatoria de farmacóforos para el diseño de fármacos’, en el Journal of Medicinal Chemistry en 2002. RÁPIDO es un método para identificar características estructurales y químicas esenciales, llamadas farmacóforos, de una molécula que es responsable de su actividad biológica. Este método tiene la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos y generar farmacóforos específicos para un objetivo o clase de compuestos en particular. El método RAPID se adopta en el campo del descubrimiento de fármacos y es utilizado por compañías farmacéuticas.
Mentor y guía
Motwani también fue un miembro activo en las comunidades estudiantiles. En Stanford, ayudó a grupos de estudiantes emprendedores, como BASES y Stanford Student Enterprises. Siendo un miembro activo en la industria de riesgo, ofreció orientación estratégica a equipos, inversionistas y emprendedores. Como asesor de Deutsche Bank, fue uno de los primeros inversores en PayPal.
En 2000, Rajeev y su esposa Asha Jadeja Motwani iniciaron un fondo de riesgo llamado Dot Edu Ventures que invirtió en negocios de tecnología en etapa inicial. También fue asesor especial de Sequoia Capital. Rajeev también se desempeñó como mentor y miembro de la junta del programa de investigación de IIT Kanpur con el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería.
Primeros años de vida
Rajeev Motwani se graduó de IIT Kanpur en 1983 como uno de los primeros grupos de estudiantes de Ciencias de la Computación. En 1983, Rajeev se unió a la Universidad de California, Berkeley, para obtener su doctorado. Fue asesorado por el profesor Richard Karp, informático y teórico computacional que ganó el prestigioso premio Turing en 1985. En 1988, hacia el final de su doctorado, a petición de Don Knuth, se unió como profesor en Stanford.
Los cursos famosos de Motwani en Stanford incluyen ‘Teoría de autómatas y complejidad’, un campo de la informática que estudia máquinas abstractas utilizadas para resolver problemas computacionales, ‘Algoritmos aleatorios’ y ‘Estructuras y algoritmos de datos avanzados’. Rajeev Motwani también se convirtió en Director de Estudios de Posgrado en el Departamento de Ciencias de la Computación de Stanford.
