¿La teoría algorítmica de la información sigue evolucionando?

Actualmente estoy buscando un tema para una tesis y encontré el campo de la teoría de la información algorítmica. El campo me parece muy interesante, pero parece que todo es el campo que se hizo antes de muchos años.

Entonces mi pregunta es: ¿el campo está "vivo" o está prácticamente cerrado? ¿Tiene preguntas abiertas?

Gracias

Un ajuste moderno en la teoría de la información algorítmica es la aleatoriedad algorítmica que se desarrolló intensamente en la década de 2000 (2009-2009) y sigue siendo bastante activa.

El problema abierto más notorio puede ser si la aleatoriedad de Kolmogorov-Loveland (en la cual los martingales son computables pero se les permite apostar en bits fuera de orden) es la misma que la aleatoriedad de Martin-Löf (en la cual los martingales son solo semicomputables, es decir, la capital La función es computablemente aproximable desde abajo). Se sabe que esto es casi cierto, por ejemplo, si es KL-random, entonces o es ML -aleatorio.$A\oplus B=\{2n:n\in A\}\cup \{2n+1:n\in B\}$$A$$B$

Un ejemplo de un artículo reciente en esta área:

Bienvenu, Laurent , la estocasticidad de Kolmogorov-Loveland y la complejidad de Kolmogorov , Theory Comput. Syst. 46, núm. 3, 598-617 (2010). ZBL1204.68110 ..