Esta era la mayor preocupación económica de Napoleón en la estrategia de sus guerras: hoy se aplica en la IA

En las dos horas y media que dura la película Napoleón, Ridley Scott, su director, plasmó al detalle el perfil humano y romántico de Napoleón Bonaparte, pero también logró transmitir el eje de sus estrategias para ganar las guerras que lo consagraron como emperador en Francia. Estrategias que tuvieron que ver con la logística de cómo transportar objetos (bélicos y fortificaciones) de un lugar a otro de la manera más eficiente y económica posible. Lo que hoy se denomina a la 'asignación óptima de recursos' y que se aplica, por ejemplo, en la inteligencia artificial (IA) y otros campos.

Napoleón Bonaparte, denominado por los expertos como "el más grande general de la historia", fue un hombre de intensas pasiones y emociones. Aspectos que bien retrató Scott en la película basada en la historia del pequeño militar. Sin embargo, una de sus principales virtudes refería a su interés por las ciencias y matemáticas para establecer sus estrategias de combate.

Promotor de la ciencia aplicada a la guerra

"Si no me hubiera convertido en general en jefe e instrumento del destino de un gran pueblo, me habría lanzado al estudio de las ciencias exactas. Hubiese hecho mi camino junto a los Galileos y los Newtons. Y como constantemente tuve éxito en mis grandes empresas, me habría distinguido mucho también por mis trabajos científicos", dijo Napoleón Bonaparte, según el físico francés François Arago.

De esta forma, Bonaparte integró en su proyecto político a científicos para llevar a cabo sus ambiciosos planes de conquista y expansión. Así lo afirmó el matemático francés Étienne Ghys, investigador emérito del Centro Nacional de Investigación Científica de Francia, en el artículo 'Napoléon Bonaparte and Science'. Y es que, en la era de la guillotina, el París revolucionario estaba "saturado de ciencia".

Según Ghys, a cambio, los científicos lo amaban y lo apoyaban, a veces servilmente. En esta línea, el matemático Gaspard Monge y el químico Berthollet quedaron fascinados por el joven general durante la campaña italiana. Incluso lograron que Bonaparte fuera elegido miembro del Instituto Nacional en 1797 cuando sólo tenía 28 años y sus aportes científicos eran inexistentes.

El problema del 'transporte óptimo'

Parte fundamental de la incursión científica en los proyectos de Napoleón, tuvieron que ver en los postulados para lograr el deseado 'transporte óptimo'. Y es que el objetivo del pequeño general era basar su estrategia en la logística del transporte, para que sea más "eficiente" y "económica".

Monge, gran matemático y también amigo de Napoleón, fue quien aplicó por primera vez el concepto a finales del siglo XVIII, en la época de la Revolución Francesa. En 1781, el científico vio su utilidad en el ámbito militar para saber cuál era la mejor manera de construir y transportar las fortificaciones, según explica una publicación de la BBC.

La mayor preocupación de Napoleón

Principalmente, a Napoleón le urgía una respuesta sobre las fortificaciones de cara a las guerras. Y es que el emperador "no quería perder tiempo, recursos ni mano de obra en sus instalaciones". Así que Monge fue quien profundizó en ese problema. En términos simples, ambos querían saber dónde construir fortificaciones para minimizar costes. Para ello, el matemático se adentró en el denominado 'transporte óptimo'.

"Como científico, Monge estaba también interesado en la cuestión teórica que había detrás: ¿cómo funciona el transporte óptimo en la teoría?", señaló a la BBC Alessio Figalli, profesor de la Escuela Politécnica Federal de Zúrich, quien ha basado su trabajo en el estudio del concepto que buscaban tanto Monge como Napoleón.

'Asignación óptima de recursos' y la IA

Al igual que Bonaparte, Monge y Figalli, el economista soviético Leonid Kantorovich se interesó en el problema "napoleónico" y dio atisbos para resolver el ítem de la logística y el 'transporte óptimo'. Así fue como el "problema" cobró una nueva dimensión en el siglo XX y sirvió de base para una teoría económica contemporánea.

Según el mismo Figalli, Kantorovich desarrolló una "robusta" teoría matemática. "Por ejemplo, cómo las panaderías podían planificar la mejor manera de enviar sus panes a los distintos establecimientos de la ciudad", explicó el profesor.

Fue tal su aporte a la ciencia que, en 1975, Kantorovich fue merecedor del Premio Nobel de Economía, junto al holandés Tjalling C. Koopmans, por su trabajo en el campo de la 'teoría económica normativa', que es la teoría de la 'asignación óptima de recursos'.

Teoría que incluso, se aplica hoy en día, por ejemplo, en la rama de la IA sobre el 'aprendizaje automático' para tareas específicas, y que, según el relato de la historia, eran ya cuestionadas en en el concepto de 'transporte óptimo' durante las guerras napoleónicas por el pequeño general y sus científicos de cabecera.