 |
| Giáo sư tiến sĩ toán học Polyak |
Giáo sư tiến sĩ toán học Polyak của trường đại học George Mason (Mỹ) đã vui mừng trước sự kiện công trình nghiên cứu về thuật toán ảo của mình có thể ứng dụng một cách hữu hiệu vào việc chữa bệnh ung thư.
Cách đây 25 năm, ông Polyak đã phát triển một khái niệm gọi là tỉ lệ phi tuyến tính (nonlinear rescaling-NR) trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hóa trong điều kiện bị ràng buộc. Phương pháp này vô cùng cần thiết đối với việc giải quyết nhiều bài toán phức tạp về mặt kỹ thuật trong thế giới thực có hàng ngàn biến số và chục ngàn điều ràng buộc.
Khái niệm NR của Polyak đã và đang được nhiều nhà nghiên cứu khoa học khác ứng dụng và bổ sung. Trong số đó, nổi lên là hai nhà nghiên cứu người Đức Rembert Reemtsen và Markus Alber. Gần đây, hai tác giả này đã cải tiến hiệu quả chữa trị khối u ác tính bằng phương pháp xạ trị thông qua ứng dụng thuật toán ảo NR. Phương pháp này sử dụng phép tính tối ưu hóa để xác định góc, cường độ và thời gian chiếu tia xạ sao cho tiêu diệt khối u ác tính một cách hiệu quả nhất mà không làm tổn hại đến các mô lành xung quanh khối u đó. Kể từ khi công trình nghiên cứu của hai tác giả người Đức thành công qua thực nghiệm, phần mềm cơ bản dựa trên NR đã được đưa vào trong hệ thống chữa bệnh ung thư bằng xạ trị của một số bệnh viện.
Phương pháp NR của Polyak có thể cho phép tính toán chính xác đến 10 con số và có thể ứng dụng không chỉ trong lĩnh vực điều trị bệnh ung thư mà còn trong nhiều lĩnh vực khác ngoài lĩnh vực y học. Với tính tối ưu cấu trúc, phương pháp này giải quyết được nhiều bài toán cực kỳ lớn tới 5.000 biến số và 200.000 điều kiện ràng buộc. Xử lý hình ảnh, chẩn đoán y khoa và tìm ra sự phân bố tối ưu của một lực suốt một mạng lưới chỉ là một vài trong số vô vàn ứng dụng của phương pháp NR.
| 
