A indústria de testes diagnósticos é enorme. O mercado global de detecção de defeitos em semicondutores deve atingir US$ 39 bilhões até 2025, enquanto o mercado de testes laboratoriais médicos deve alcançar US$ 125 bilhões. Rohan Guger, professor assistente de Ciências da Decisão no Departamento de Informação, Risco e Gestão de Operações da McCombs School of Business da Universidade do Texas, destaca que esses dois tipos de teste compartilham características comuns na avaliação de sistemas complexos, como chips de computador e o corpo humano.
Exemplo do método SSClassNotes. (a) Neste caso, a condição (2) é válida para a classe j e o teste pode ser interrompido. (b) Aqui, a condição (2) não é válida; f(X) pode ser j ou j+1, portanto o teste deve continuar.
Um novo estudo da instituição propõe um método inovador para testar sistemas complexos, economizando tempo ao eliminar etapas desnecessárias e dispendiosas. A pesquisa, intitulada "Classificação fracionária aleatória não adaptativa e avaliação interpretável de meio-espaço", foi publicada no periódico *Operations Research*. Atualmente, os médicos costumam usar testes em rodízio para sistemas complexos, em que cada rodada elimina problemas potenciais e prepara o terreno para a próxima. No entanto, Guger argumenta que esse método consome muito tempo.
Guger prevê uma melhoria significativa na eficiência se uma única rodada de testes pudesse fornecer informações cruciais rapidamente e se a solução pudesse ser usada simultaneamente em chips ou clínicas. Ele enfatiza: "Precisamos de produtos altamente escaláveis, fáceis de implementar e unificados". Guger colaborou com Anupam Gupta, da NYU, e Viswanath Nagarajjan, da Universidade de Michigan, para desenvolver uma solução que combina dois conjuntos de testes com objetivos opostos: um para diagnosticar se um sistema está funcionando corretamente e outro para diagnosticar se um sistema está apresentando mau funcionamento. A combinação dos dois conjuntos fornece uma visão geral do risco.
Guger usou o exemplo da "pontuação cardíaca" para ilustrar a aplicação médica dessa solução. Em simulações, seu algoritmo foi mais de 100 vezes mais rápido do que algoritmos sequenciais; embora o custo médio tenha sido 22% maior, a velocidade de detecção foi significativamente aprimorada. Ele também destacou que realizar um lote de testes de uma só vez poderia reduzir os custos de configuração. Guger espera aplicar o algoritmo a testes práticos na próxima etapa, como testes de rotina em redes de internet de banda larga e diagnósticos rápidos sobre o funcionamento correto de um sistema ou subsistema.
