Las empresas se rifan a los matemáticos. Descubre por qué

→ MI CAMPO

«Lo mío es la dinámica de fluidos. El mar es un fluido, la sangre… Las ecuaciones son las mismas».

→ MI RETO: CREAR UN CORAZÓN

«El corazón es una máquina muy inteligente. Hay estímulos eléctricos, un músculo que se contrae y se relaja, válvulas que se abren y se cierran… Intentamos imitar todo eso. Le damos información al cardiólogo para que, si hay una arteria obstruida, decida si es mejor hacer un baipás (crear un desvío para evitar el obstáculo) o colocar un stent, un tubito que ensancha la arteria».

→ POR QUÉ LA INDUSTRIA FICHA A MATEMÁTICOS

«Porque identificamos lo que de verdad es importante. Reducimos la realidad a una abstracción. Además, los matemáticos somos baratos. no necesitamos grandes laboratorios, nos basta un cuaderno, un ordenador…».

«He dibujado un ventrículo, una cavidad del corazón. Y he escrito dos ecuaciones. una muestra la velocidad y la presión de la sangre en el ventrículo; y la otra, la deformación de sus paredes, hechas de un tejido muscular que llamamos ‘miocardio’. La compresión del miocardio hace que el volumen del ventrículo sea más pequeño, lo que expulsa la sangre hacia la aorta. Entonces se expande y vuelve a entrar sangre».

→ MIS COMIENZOS

«Me divierte resolver problemas del mundo real. Es como hacer rompecabezas».

→ ALGORITMOS PARA TODO

«Resuelvo problemas mediante simulaciones: desde cómo se forma una tormenta a cómo evolucionará una galaxia. Es la belleza de las matemáticas: ¡si tus números son correctos, tienen muchas aplicaciones!».

→ ¡DESENREDEN ESTE PARACAÍDAS!

«La Fuerza Aérea tenía un problema con un avión de transporte de soldados. Cuando los marines saltaban, se enredaban sus paracaídas. Era tarde para rehacer el avión. Así que creamos una simulación por ordenador y vimos que poniendo los flaps en un ángulo diferente el flujo de aire cambiaba y el problema desaparecía».

→ LA EXPLOSIÓN DEL COLUMBIA

«Usamos el mismo programa para investigar el accidente del transbordador espacial Columbia, que estalló después de ingresar en la atmósfera en su regreso a la Tierra en 2003. Se sospechaba que un trozo de aislamiento térmico se desprendió, golpeó el ala e hizo un agujero. Hicimos cientos de simulaciones y concluimos que aquella hipótesis era factible».

→ LA GRAN OLA

«Los tsunamis se propagan a largas distancias y no puedes analizar todo el océano. ¡Es demasiado grande! Con matemáticas predecimos los puntos que interesan y concentramos el esfuerzo de cálculo. ¡Pero todavía nos falta! Aún no somos capaces de establecer alertas tempranas y proponer rutas de evacuación. Estamos en ello».

«Los tsunamis viajan cientos o miles de kilómetros por el océano. En aguas abiertas son ondas largas, todavía no muy altas, pero cuando se acercan a la costa y las aguas son poco profundas se acortan en longitud y crecen en altura. La velocidad y la altura de la ola se pueden predecir en función de otros parámetros, como la topografía del fondo marino».

→ MIS COMIENZOS

«Microsoft me contrató para mejorar la seguridad de Windows. Y se me ocurrió usar la compleja geometría de ciertas curvas elípticas».

→ LA PRIVACIDAD EN LA NUBE

«Mi método sirve para cualquier dato personal almacenado en la nube. En esos servidores está todo. las películas que nos gustan, los pasos que andamos cada día, ¡nuestros ahorros! Es información valiosa. Uso el cifrado homomórfico. Como otros métodos, me permite cifrar mis datos antes de enviarlos a la nube. La diferencia es que allí se mantienen encriptados. Y no hace falta descifrarlos para trabajar con ellos ni descargarlos ni entregar contraseñas a nadie».

→ LOS ‘HACKERS’ PIERDEN

«En criptografía, los ‘buenos’ vamos ganando. Los hackers no pueden con nuestras matemáticas, pero aprovechan los fallos de programación y los descuidos de los usuarios».

→ EL ORDENADOR CUÁNTICO LO CAMBIARÁ TODO

«La criptografía tradicional se quedará vieja con los ordenadores cuánticos, que hallarán hasta la clave más compleja en minutos. Habrá que cambiarlo todo. Y es urgente. Porque hacen falta cinco o diez años para desarrollar las matemáticas necesarias, y otros tantos para que la industria, los gobiernos y los ciudadanos cambien sus sistemas».

«Un cifrado se basa en un problema matemático. Y cuanto más difícil de resolver sea el problema, más inexpugnable será el cifrado. En este caso consiste en hallar los puntos de corte en ciertas curvas elípticas. El único algoritmo capaz de resolverlo necesita hacer más operaciones que átomos hay en la Tierra. Hay concursos para descifrar este sistema, ¡pero nadie ha podido!».

→ ORDENADORES DESBORDADOS

«Los datos que manejan las compañías crecen exponencialmente. Y los ordenadores se las ven y se las desean para analizar esa avalancha. Un ejemplo: las webs de recomendaciones de hoteles procesan millones de opiniones y personalizar la mejor respuesta para el usuario, teniendo en cuenta sus gustos, es hercúleo».

→ LA CAJA NEGRA

«Hace unos años se pensaba que lo mejor era diseñar un algoritmo, introducir los datos, que la máquina sacara sus conclusiones y ella misma fuera perfeccionándolas. Es el modelo de caja negra. Pero tiene limitaciones. Funciona bien cuando es admisible cierto margen de error. Pero un coche autónomo no admite fallos. Hoy queremos saber cómo funciona ese aprendizaje automático para evitar estos riesgos. Estudiamos cómo piensan las máquinas».

→ MÁQUINAS INMORALES

«Un problema de la tecnología actual es que la están desarrollando compañías privadas cuyo objetivo es ganar dinero. Las cuestiones éticas les preocupan lo justo. Y las aplican otras compañías privadas que solo quieren que el algoritmo que han adquirido funcione, aunque no sepan cómo. Esto es peligroso, por ejemplo, cuando se trata de aplicaciones militares. Las leyes siempre irán un paso por detrás y dudo que la autorregulación sea deseable».

→ TIEMPOS EMOCIONANTES

«Esta es una época excitante para ser matemático. Mis estudiantes saben que tendrán trabajo seguro. ¡Todas las empresas quieren rentabilizar los datos! También hay matemáticos que viven en su propio mundo teórico, sin preocuparse de las aplicaciones de sus investigaciones. Pero son necesarios porque hacen avanzar las matemáticas fundamentales».

«Arriba he dibujado un problema típico de la dinámica de fluidos: remolinos de agua o de aire que surgen por la presión y que causan vibraciones que pueden afectar a la estructura de un submarino o de una chimenea industrial. Abajo vemos tres máquinas cooperando entre sí para resolverlo. Son tres procesadores conectados y calculando en paralelo, capaces de descomponer un problema grande en partes más pequeñas de manera simultánea para avanzar más rápido. Algunas redes neuronales de inteligencia artificial funcionan así».

→ MIS COMIENZOS

«Empecé simulando tumores cerebrales muy agresivos. Dirijo un equipo de 15 investigadores. Colaboramos con 30 hospitales y 150 médicos. En el mundo, casi nadie hace algo parecido».

→ COMO EL HOMBRE DEL TIEMPO

«Un modelo matemático idealiza la realidad. Reproduces el comportamiento de una enfermedad introduciendo los datos de los que dispones, de modo parecido al meteorólogo, que coge la información de los satélites, los mete en el ordenador y realiza un pronóstico. Modelizar es un arte. Tienes que fijarte en lo importante. En medicina hay detalles que no hace falta incluir porque son irrelevantes. Pero hay otros muchos que el médico no tiene a mano. Ahí ayudamos nosotros».

→ EL OJO CLÍNICO

«Las máquinas son buenas clasificando, pero el ser humano es quien da valor a esa información. Nunca montaré en un coche autónomo porqué sé cómo funciona el aprendizaje automático. Y no me fío».

→ INFORMACIÓN DECISIVA

«Pocas profesiones como la medicina exigen tomar decisiones tan importantes en tan poco tiempo y con tan poca información. Nuestras matemáticas le dan una pauta al oncólogo. Es una herramienta más. Por supuesto, él tiene siempre la última palabra».

→ EL BIOMARCADOR DE LA PRÓSTATA

«Ahora estamos trabajando con el biomarcador del cáncer de próstata, el famoso PSA. Hay pacientes a los que se les hace un tratamiento quirúrgico y otros a los que se les aplica radioterapia. Pero es difícil saber si el tumor vuelve a crecer o se trata de una subida de los valores en la analítica sin mayor trascendencia. Hemos comprobado que, con matemáticas, se puede afinar mucho mejor».

«Tenemos un paciente al que se realiza una prueba de imagen que revela un tumor cerebral. Introducimos en un modelo matemático la información que podemos extraer de esa imagen y otros muchos parámetros. Fabricamos así un clon digital de ese paciente. Y lo sometemos a todos los tratamientos disponibles. Pronosticamos cuál será el más efectivo, calculamos la tasa de supervivencia…».