El objetivo es hacer un mejor uso de los numerosísimos algoritmos que se desarrollan en el mundo académico pero que languidecen tras publicarse en artículos de investigación, explica el cofundador de Algorithmia, Diego Oppenheimer. Muchos de ellos tienen el potencial de ayudar a las empresas a cribar y dar sentido a los datos que recogen de clientes en la web en general. Si Algorithmia consigue emparejar a las dos partes, al investigador se le paga por el uso del algoritmo y el casamentero se lleva un pequeño porcentaje. Ahora mismo el sitio está en fase beta de pruebas con usuarios emtre los que se cuentan académicos, estudiantes y algunas empresas. Pero Oppenheimer explica que ya tiene algunos clientes de pago y que la web se abrirá a más usuarios en un test público para finales de este año.
"Un algoritmo resuelve un problema. Cuando tienes una colección de algoritmos, lo que tienes es una colección de cosas que resuelven problemas", afirma Oppenheimer, quien anteriormente ha trabajado en funciones de análisis de datos para el equipo de Excel en Microsoft.
Oppenheimer y su cofundador Kenny Daniel, estudiante de inteligencia artificial de la Universidad del Sur de Califo ia (EEUU), empezaron a trabajar en el sitio a tiempo completo el año pasado. La empresa reunió 2,4 millones de dólares (unos 1,7 millones de euros) en capital semilla el mes de agosto pasado de Madrona Venture Group y otros, entre ellos el inversor ángel Oren Etzioni, director ejecutivo del Instituto Allen de Inteligencia Artificial y profesor de computación en la Universidad de Washington (EEUU).
Etzioni cree que se malgastan muchas buenas ideas en los artículos presentados en conferencias y revistas especializadas. "La mayoría llevan un algoritmo y software asociados, pero el problema es que muy poca gente los va a encontrar y casi nadie los usará", afirma.
En parte se debe a que los artículos académicos se escriben para otros académicos, así que la gente de la industria no lo tiene fácil para descubrir sus ideas, según Etzioni. Incluso si una empresa encuentre una idea que le gusta, cuesta tiempo y dinero interpretar el artículo académico y convertirlo en algo que se pueda probar.
Para cambiar estas circunstancias, Algorithmia exige que los algoritmos presentados al sitio usen una interfaz de programación de aplicaciones estandarizada que hace que sean más fáciles de usar y de comparar. Oppenheimer explica que algunos de los algoritmos que buscan pareja actualmente se podrían usar para aprendizaje automático, para extraer sentido de textos y para planificar rutas dentro de como mapas y videojuegos.
Los primeros usuarios del sitio ya han encontrado algoritmos para hacer cosas como extraer datos de los recibos para poder categorizarlos automáticamente. Con el tiempo la empresa espera que haya un 10% de usuarios que contribuyan sus propios algoritmos. Los desarrolladores pueden decidir si quieren ofrecer sus algoritmos gratis o por un precio fijado de antemano.
Oppenheimer explica que todos los algoritmos de la plataforma están listos para usarse inmediatamente, para que los usuarios puedan probarlos, ver resultados y probar otros algoritmos al mismo tiempo.
El sitio permite a los usuarios votar y comentar la utilidad de distintos algoritmos y permite ver cuántas veces se ha usado cada uno. Algorithmia anima a los desarrolladores a que permitan que los demás vean el código que subyace bajo sus algoritmos para que puedan detectar errores o formas de mejorar su eficiencia.
Una de las posibles dificultades que plantea este modelo es que no siempre está claro quién tiene la propiedad intelectual de un algoritmo desarrollado por un profesor o un estudiante en una universidad. Oppenheimer afirma que varía de una facultad a otra, aunque señala que varias hacen que los suyos sean de código abierto. Algorithmia no posee ninguno de los algoritmos subidos al sitio.
Etizioni cree que con el tiempo, cuando aumente la colección de algoritmos, Algorithmia puede ir más allá de emparejar compradores y vendedores. La imagina como una vía nueva y más rápida de crear software, en la que los desarrolladores usan muchos algoritmos distintos dentro de la oferta disponible.