Bij bijna elk plannings of beslissingsvraagstuk begint het met tekst. Iemand schrijft op wat er moet gebeuren, welke spelregels gelden en waar je niet aan mag komen. Pas daarna komt de stap die vaak het meeste tijd en specialistische kennis kost: die woorden omzetten naar een wiskundig model met doelen, variabelen en beperkingen. Microsoft Research heeft OptiMind gebouwd om juist dat stuk werk lichter te maken.
Waarom die vertaalslag zo vaak vastloopt
In de praktijk zie ik dat teams prima weten wat ze willen. Minder voorraad zonder nee te verkopen, een personeelsrooster dat eerlijk voelt, routes die rekening houden met venstertijden, of een budgetverdeling die risico’s beperkt. Alleen, zodra je dat in een solver wilt stoppen, moet alles exact worden. Wat is het doel, wat zijn de keuzes die je mag maken, en welke regels zijn keihard.
Dat is niet alleen een technisch klusje. Het is ook een communicatieprobleem. Taal is flexibel, wiskunde niet. Daardoor gaat er veel tijd zitten in het scherp krijgen van details, het terugvragen van ontbrekende aannames en het voorkomen van fouten die pas later boven water komen.
Wat OptiMind wel en niet probeert te doen
OptiMind is een gespecialiseerd taalmodel van Microsoft Research dat is getraind om een natuurlijke taal omschrijving van een optimalisatieprobleem om te zetten naar een wiskundige formulering die klaar is voor een solver. Denk aan het uitschrijven van de doelen, variabelen en beperkingen in een vorm die je direct kunt gebruiken als startpunt.
Belangrijk om nuchter te blijven. Dit is geen knop waarmee je moeilijke besluitvorming wegpoetst. Het helpt vooral bij het eerste zware stuk, namelijk de formulering. Daarna blijft jouw kennis nodig om te checken of het model klopt, of de aannames passen bij de werkelijkheid en of de uitkomst logisch is.
Open source verkennen via Hugging Face
OptiMind is als experimenteel model beschikbaar gemaakt op Hugging Face. Dat is slim, want daar kan de open source community er direct mee spelen, voorbeelden delen en het in eigen tools verwerken. Je kunt in de playground zien hoe een tekstomschrijving wordt vertaald naar een formeel model, en vervolgens zelf varianten proberen.
Voor veel organisaties is dit precies het soort laagdrempelige test dat je wilt. Eerst begrip krijgen van wat het kan, daarna pas besluiten of het de moeite waard is om er engineering tijd in te steken.
Waar je er het meeste aan hebt
De grootste winst zit in situaties waar niet de rekenkracht van de solver, maar het formuleren van het probleem de bottleneck is. Dat gebeurt vaker dan mensen denken.
Neem netwerkkeuzes in de supply chain, zoals de vraag welke locaties je bedient en via welke routes. Of productie en personeelsplanning, waar je met regels rond beschikbaarheid, skills en capaciteit werkt. Ook logistiek en routing met echte beperkingen, zoals tijdvakken, maximale rijtijden en service afspraken, past hier goed bij. En in finance, bijvoorbeeld bij portefeuilles, helpt een goede formulering om risico’s en randvoorwaarden expliciet te maken in plaats van impliciet in spreadsheets te laten hangen.
In al die gevallen helpt het als de afstand tussen wat iemand opschrijft en wat een model echt nodig heeft kleiner wordt. Dat scheelt iteraties, en het verlaagt de kans dat je weken bouwt op een interpretatiefout.
Zo ga je verstandig van start
Wie dit wil uitproberen, kan klein beginnen. Kies één probleem dat al vaker terugkomt, schrijf het in gewone taal uit, inclusief wat er echt niet mag gebeuren en wat je juist wil bereiken. Voer het daarna in via Hugging Face en kijk kritisch naar de formulering die terugkomt.
Voor verdere experimenten en integratie kun je Microsoft Foundry gebruiken. En als je de technische kant en de evaluaties wilt begrijpen, dan is de Microsoft Research blog een betere bron dan een samenvatting op social media. Daar vind je ook de benchmarks.
Mijn advies, vanuit ervaring met teams die dit soort tooling te snel willen omarmen: gebruik OptiMind als startpunt en versneller, niet als eindantwoord. Laat iemand met domeinkennis en iemand met modelleerervaring samen de output nalopen. Daarmee houd je snelheid én controle, en voorkom je dat je straks een ogenschijnlijk nette oplossing krijgt die in de praktijk niet uitvoerbaar is.