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Estos son los 6 jóvenes brillantes que encabezan la revolución tecnológica en España

Foto: Fundación BBVA | Fundación BBVA

Los Premios de Investigación Sociedad Científica Informática de España-Fundación BBVA reconocen «la creatividad, originalidad y excelencia” de jóvenes doctores. Los ganadores en esta primera edición de los Premios de Informática son autores de trabajos de alto impacto en áreas como la inteligencia artificial, la gestión de big data, la arquitectura de los superordenadores, el aprendizaje automático y el tratamiento digital de imágenes.

En The Objective nos hemos puesto en contacto con los seis galardonados – Alejandro, María, Petar, Cristóbal, Elena y Josué – y les hemos pedido que nos cuenten el alcance de sus trabajos y, como referentes que son ya en sus respectivos campos de investigación, qué consejo dan a los que vienen detrás.

Estos es lo que nos han contestado.

Alejandro Ramos Soto

De la Universidad de Santiago de Compostela, cuyo trabajo ha dado lugar a Galiweather, un sistema que traduce a lenguaje natural los datos de los técnicos de la agencia meteorológica gallega y produce así automáticamente 314 previsiones del tiempo diarias, una por cada uno de los municipios gallegos.

6 jóvenes brillantes premiados por sus aportaciones a la revolución tecnológica

Foto: Fundación BBVA

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

Mi trabajo de investigación ha tenido un alcance práctico importante, pues cristalizó en el sistema de generación de predicciones textuales GALiWeather, lo que permite proporcionar un servicio de utilidad para cualquier usuario de la página de MeteoGalicia.

Yendo un poco más allá espero, además, que mi investigación permita arrojar luz sobre cómo definir y modelar de una forma más realista términos vagos e imprecisos, con el fin de usarlos en nuevos sistemas de generación de lenguaje natural aplicados a distintos dominios, como la medicina, el ámbito financiero, sistemas debusiness intelligence, etc.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

La principal lección que he aprendido durante mis años de investigación en informática es que hacer una tesis no es simplemente algo vocacional. Para mí es un periodo de aprendizaje y maduración tanto a nivel académico como personal que además abre una ventana de oportunidades para el futuro, tanto para aquellos que quieren continuar en el ámbito académico como aquellos que finalmente optan por trabajar en la empresa privada.

Por tanto, me gustaría animar a todos aquellos que estén dudando sobre la opción de desarrollar una tesis doctoral en un tema que les guste a que sigan adelante. Además, es importante que busquen siempre la excelencia, tanto en la elección de sus directores de tesis como en el posterior trabajo que ellos mismos desarrollen.

María Pérez-Ortíz

De la Universidad de Córdoba y actualmente en la Universidad de Cambridge (Reino Unido),
ha desarrollado aplicaciones innovadoras en áreas tan diversas como la agricultura sostenible, los trasplantes de órganos, el cambio climático y la oncología.

6 jóvenes brillantes premiados por sus aportaciones a la revolución tecnológica 1

Foto: Fundación BBVA

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

Una de las cosas que más me atrajo de mi tema de investigación, la inteligencia artificial, es su aplicabilidad. Aunque no lo creas, estás usando sistemas de inteligencia artificial todos los días, desde el pronóstico del tiempo hasta la detección de caras de Facebook. Mi trabajo se ha centrado en el área del aprendizaje automático o la ciencia de datos, y he aplicado estas ideas a temas desde biomedicina o medio ambiente, creando modelos de predicción que extraen conocimiento de bases de datos difíciles de analizar de otra forma.

¿Para qué estamos usando la inteligencia artificial en la actualidad? Para conducción autónoma, para diagnosticar enfermedades prematuramente, para monitorizar especies en peligro de extinción por satélite, para reconocer patrones cerebrales y hacer que una persona con movilidad reducida pueda usar, por ejemplo, un brazo biónico, para detectar emociones (y no solo en humanos sino en animales), para mejorar nuestra seguridad, detectar robos de tarjetas de crédito o patrones de somnolencia en conductores en el movimiento del volante o el parpadeo.

¿Para qué utilizaremos la inteligencia artificial en el futuro? Creo que el alcance práctico de la inteligencia artificial lo decidiremos nosotros.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

Que elijan aquello les apasione y así no sólo tendrán un trabajo, sino también un hobby y un sueño de por vida. Y que no tengan miedo, que desafíen cada día sus inseguridades, porque en la mayoría de los casos estas inseguridades se equivocan.

Petar Jovanovic

De la Universidad Politécnica de Cataluña, autor de aplicaciones para análisis de Big Data
que ya usa la Organización Mundial de la Salud (OMS) para erradicar enfermedades
en países desfavorecidos, como el mal de Chagas.

Estos son los 6 jóvenes brillantes que encabezan la revolución tecnológica en España

Foto: Fundación BBVA.

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

Mis contribuciones científicas en general se apuntan a proponer unas tecnologías innovadoras, que ofrecen a los usuarios sin habilidades técnicas (por ejemplo, empresarios, estadísticos, otros científicos) la facilidad de integración y análisis de los datos, siguiendo sus necesidades. De esta manera, los resultados de mi trabajo se pueden aplicar directamente en los entornos no técnicos, facilitando a los usuarios sus tareas analíticas.

Por ejemplo, el resultado de mi tesis, la plataforma Quarry, se está aplicando en un proyecto con la Organización Mundial de Salud (OMS) para habilitar la integración de datos sobre las enfermedades tropicales desatendidas (como el Chagas) y facilitar su análisis para los usuarios de la OMS y los países afectados, incluyendo médicos, epidemiólogos, estadísticos.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

En principio, quería decirles que el trabajo científico requiere mucha paciencia, porque los resultados no se ven tan inmediatamente. Pero con un tema que los motiva y un equipo de personas de apoyo, el camino puede ser muy interesante y inspirativo. Es también muy importante (especialmente, en el ámbito de informática) ampliar sus conocimientos constantemente y no tener miedo a buscar nuevos retos para enfrentarse.

Cristóbal Camarero Coterillo

De la Universidad de Cantabria, investiga cómo mejorar las interconexiones entre los procesadores de un súpercomputador para optimizar su rendimiento, así como en la demostración automática de teoremas y en aplicaciones en banca.

6 jóvenes brillantes premiados por sus aportaciones a la revolución tecnológica 3

Foto: Fundación BBVA

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

Las grandes computadoras de alto rendimiento que estudio suelen hacerse de forma muy conservadora y rara vez implementan cosas nuevas. Usan tecnología con rendimiento y coste razonables que está ya muy probada. Mis trabajos son bastante teóricos y se necesitaría algún prototipo que los implementase para que los fabricantes consideran el riesgo de cambiar a nueva tecnología.

Algo que no sé si ha llegado a usarse profesionalmente es mi colaboración con Emilio Castillo y otros sobre la aceleración mediante multicore y GPU de una aplicación usada en mercados financieros. Esta colaboración surgió de una propuesta del Banco Santander.

Tengo también un proyecto para la generación automática de software que podría tener importancia práctica a muy largo plazo.

De otros resultados más teóricos, como mis códigos 2-quasi-perfectos de Lee, no veo nada fácil que puedan llegar a usarse de forma práctica. Aunque si en algún momento surge una aplicación adecuada podrían ser la mejor opción.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

La verdad, nunca me había planteado esta pregunta.

Lo primero que diría es que si tienes alguna meta personal concreta deberías dedicar tiempo a ella. Dependerá de la naturaleza de la meta cuánto tiempo se debe dedicar a ella y cuánto a otros proyectos. Por ejemplo, nadie debería dedicar todo su tiempo a intentar probar/desprobar el problema P=NP. Factores a considerar serán relevancia (ya sea práctica o teórica), cuánto progresas por unidad de tiempo y cuánto tiempo esperas para llegar a un resultado parcial que sea considerable por la comunidad.

No hay que perder de vista los objetivos, pero también hay que estar muy atento a cosas que aparezcan de forma tangencial. Muchos descubrimientos se han realizado aprovechando una circunstancia fortuita inesperada. Así que para cada idea que surja durante las líneas de investigación principales es bueno dedicar algo de tiempo para ver si puede dar algún fruto. La mayoría de las veces simplemente aprenderás algo insignificante, pero de vez en cuando puedes encontrar un gran resultado o una nueva línea de investigación.

Gasta algo de tiempo en mantener en buen estado tu material de trabajo: ten actualizado el software, organiza bien tus ficheros, aprende a usar las herramientas de forma eficiente y haz copias de seguridad (al menos semanalmente). Aunque supone un esfuerzo más o menos continuo, a largo plazo suponen una ventaja, bien por eficiencia o bien por evitar problemas mayores.

Elena Garcés

De la Universidad de Zaragoza y actualmente investigadora posdoctoral en Technicolor (Rennes,
Francia), ha desarrollado algoritmos para el tratamiento digital de imágenes que resultan de gran interés para el cine y el desarrollo de programas de realidad virtual.

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Foto: Fundación BBVA

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

En mi tesis hemos tratado el problema de recuperar parcialmente la pérdida de información que se produce cuando plasmamos una escena del mundo real -con su riqueza de información dada por la interacción de la luz, los materiales, y la forma tridimensional de los objetos- en una imagen o un vídeo. Esto, entre otros, nos permite realizar ediciones de la escena de manera muy sencilla aunque no tengamos acceso al escenario inicial. Por ejemplo, podemos reiluminar una imagen, editar el color de los objetos, su textura, o insertar elementos que no estaban en la escena original. Esto tiene aplicaciones en postproducción, diseño de interiores, realidad aumentada o cualquier otra aplicación donde sea necesario desambiguar la iluminación de los materiales de la escena para su posterior procesamiento.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

Mi consejo para chicas y chicos que estén estudiando ingeniería o a punto entrar en la carrera, es que no esperen al último año de la carrera para especializarse. Decidan qué tema les interesa más desde el principio, localicen los grupos de investigación que se dediquen a eso y hablen con la persona responsable del grupo para ver en qué pueden colaborar y/o cómo pueden mejorar su formación para optar más fácilmente a becas competitivas en ese campo. La mayoría de los grupos de investigación estarán encantados de recibir estudiantes que les puedan echar una mano con tareas sencillas. De este modo empiezan a coger experiencia desde el principio y ven cómo se trabaja. Pueden incluso tener acceso a becas de colaboración mientras terminan la carrera.

Josué Feliu Pérez

De la Universidad Politécnica de Valencia, ha mejorado la eficiencia de un tipo de procesadores -llamados multinúcleo– presentes hoy tanto en los teléfonos inteligentes como en grandes centros de cálculo.

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Foto: Fundación BBVA

¿Cómo describirías el alcance práctico de tu trabajo?

Mi investigación se centra en optimizar la utilización de los recursos internos de los procesadores multinúcleo. Estos procesadores son los que implementan la mayoría de sistemas actuales, desde supercomputadores hasta smartphones, y permiten ejecutar múltiples procesos de forma concurrente. Nuestra propuesta consiste en diferentes algoritmos de planificación que son capaces de decidir de forma inteligente qué procesos deben ejecutarse en cada instante para optimizar la utilización de estos recursos. Esta optimización permite incrementar las prestaciones del procesador y, en función del sistema y la carga, proporcionar una mejora de prestaciones de alrededor del 10%.

Desde un punto de vista práctico, los algoritmos de planificación propuestos permitirían finalizar más rápidamente los procesos ejecutados tanto en supercomputadores, los cuales pueden ejecutar desde simulaciones científicas o médicas hasta peticiones web, como en ordenadores de escritorio o smartphones, donde los usuarios apreciarían una mejor experiencia de usuario. Además, al incrementar las prestaciones se reduciría el tiempo de ejecución de las aplicaciones y con ello se mejoraría la eficiencia energética de los sistemas.

¿Qué consejo darías a quienes vienen detrás y te vean como un referente?

Me gustaría pensar que los alumnos a los que he podido dar clases (tanto del Grado en Informática como del Máster Universitario en Ingeniería de Computadores y Redes) y tengan una vocación investigadora puedan pensar que, aunque la condiciones para la investigación no son las ideales en España, con trabajo y convicción se puede desarrollar una carrera investigadora que pueda tener impacto y relevancia, como la que ha obtenido mi investigación a través de este premio. Los mejores consejos creo que serían que trabajen duro, que tengan insistencia y perseverancia para alcanzar sus metas y que no se vengan abajo ante las dificultades (que tarde o temprano aparecen).

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