El premio reconoce su trabajosobre geometría algebraica: "Hay una serie de espacios que aparecen de forma natural en física teórica. Tú quieres entender cierto fenómeno físico muy complejo y lo modelizas con ecuaciones. Éstas tienen múltiples soluciones posibles que se disponen en un espacio. Para entender la geometría compleja de esos espacios, que son un 'todo' que evoluciona con el tiempo, traje una herramienta de física de partículas, la 'teoría topológica de campos cuánticos'. Eso permite entender las soluciones por partes: obtuve una serie de invariantes numerícos, unos polinomios, que caracterizan hasta qué punto es complejo ese espacio, con la esperanza de entender cómo pueden suceder las cosas en el Universo".
¿Estos espacios son realidades que se dan en el Universo, lugares extremadamente complejos como las singularidades o los horizontes de sucesos, o son más conceptuales todavía?
Muy buena pregunta. Es más conceptual todavía. No se trata de entender el Universo en sí, los horizontes de sucesos y las singularidades, sino de entender fenómenos que ocurren encima del Universo. Tú quieres entender cómo se propaga un campo magnético, y en esa ecuación, el Universo es el dato fijado, mientras que el fenómeno ocurre por encima.
¿Cómo se pasa de una investigación así al 'machine learning'?
Cuando terminé mi tesis en la Facultad de Ciencias Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid, empecé con ese trabajo en la Politécnica. Una de las áreas en las que trabajo son los sistemas de recomendación: yo me conecto a Netflix, y la plataforma, en base a mis patrones de consumo y mediante algoritmos de cruzamientos entre gustos de usuarios, debe ser capaz de decidir qué peliculas me van a gustar más aunque no las haya visto.
Tambien trabajo en sistemas de predicción de reincidencia de violencia de género. La idea es que, cuando una mujer vaya a denunciar una agresión machista, la Policía recopile en el sistema VioGén las circunstancias que rodean el caso y obtenga una estimación sobre la probabilidad de que la agresión se repita. El sistema es pionero en Europa y es de los que mejor funciona, pero hemos querido añadir Inteligencia Artificial para refinar la predicción estadística con Big Data, mejorarla en un 10-13%, y dar lo que llamamos un Informe en Minoría más preciso.
Inevitable no pensar entonces en Minority Report, la distopía en la que la Policía predecía los crímenes antes de que ocurrieran.
Lo que intenta hacer VioGén va en esa línea, adelantarse a una reincidencia de agresión machista. Pero el relato y la película tienen un sesgo: su moraleja es que 'se está culpando a personas antes de que cometan el delito, y en tal caso, no son realmente culpables'. Aquí no se trata de culpabilizar a nadie antes, sino de ofrecer una protección adicional a personas que ya son víctimas. El sistema actualmente implantado recoge muchos datos, 38 indicadores de las circunstancias de la víctima, el agresor y su relación, y se ha comprobado que reduce la incidencia de la violencia de género.
Pero hay aspectos problemáticos: primero, desgraciadamente, que no funciona en el altísimo número de casos en los que no se ha denunciado primero y la agresión es fatal. Otro punto crítico es que es difícil medir su eficacia: si no hay reincidencia, ¿es que han tenido éxito tus medidas adicionales o es que te equivocaste en la predicción? Es como el principio de incertidumbre de la mecánica cuántica: si intervienes para proteger a la mujer, cambias el resultado.
El matemático José Ángel González-Prieto. Fundación BBVA
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— MS04 (9 days until b-day) Sun Jul 25 15:33:45 +0000 2021
Se da una paradoja social con la recopilación de datos: si abro Netflix y ha acetado con su sugerencia, quedo encantado, pese a que estoy entregando información personal que en otras circunstancias me escandalizaría.
La preocupación que tiene la sociedad por el tratamiento de sus datos es efectivamente una paradoja. Yo lo comprendo, pero también hay que comprender la disyuntiva y el uso distinto. Al entrar en Netflix, acepto entregar mis datos para que me recomiende las películas que me gustan y a cambio pago la cuota mensual. Pero discrepo de que se vendan mis datos a una empresa americana para que me vendan seguros. Ése es el verdadero problema social, el uso no previsto que termine en un Cambridge Analytica, diseñando una campaña electoral.
Llama la atención cómo su perfil investigador aúna los aspectos teóricos y las soluciones prácticas dentro de la misma disciplina de las matemáticas.
Es cierto que en muchas ocasiones los matemáticos tendemos a especializarnos en un área concreta y nos quedamos ahí. Yo tuve la fortuna de ganar una plaza en Informática de la Politécnica tras acabar la tesis en la Facultad de Matemáticas de la Complutense. Ése cambio de paradigma postdoctoral, salir de tu círculo de confianza, pasar al enfoque práctico, me hizo abrir la mente y comprender que había otros problemas muy importantes que resolver, y que podía coger lo que había aprendido durante mi doctorado en geometría algebraica para exportarlo al 'machine learning'.
Intento además que sea de ida y vuelta: coger cuestiones aplicadas y traerlas al mundo teórico para tratar de comprender las vías por las que se entiende un teorema. Y es un camino muy natural: a los matemáticos nos gusta vivir en la torre de cristal, en una mezcla del teorema que escribes en un artículo y las miles de hojas que has escrito antes y tirado a la papelera porque eran la demostración incorrecta. Pero esa hojas no dejan de ser el análogo al experimento que hace un biólogo en el laboratorio.
Tampoco es habitual que alguien de tanto nivel investigador se quede en España. ¿Ha encontrado aquí todas las oportunidades que buscaba?
Para nada. Creo que en España hay muy pocas oportunidades y típicamente se expulsa fuera a científicos e investigadores excelentes. Ir al extranjero en periodo posdoctoral es una experiencia formativa excelente, pero debería ser optativa como cualquier otra, y con un claro camino de retorno. Yo tuve mucha suerte, me quedé prácticamente por una carambola. Intento realizar muchas estancias pero de corta duración para interactuar con grupos de investigación.
Desgraciadamente, debido a las políticas de atracción que existen, mucha gente se ve expulsada del sistema y se marcha a otros países a realizar ciencia de altísima calidad que estamos perdiendo aquí. Y esto también forma parte de la concepción social: la gente debe entender que es mucho más importante traer a un científico de vuelta de Alemania que a Cristiano Ronaldo de un equipo inglés.
Jon Asier Bárcena Petisco, investigador postdoctoral en la Universidad Autónoma de Madrid; Xavier Fernández-Real, investigador postdoctoral en el Instituto de Matemáticas de la École Polytechnique Federale de Lausanne; Mercedes Pelegrín García, investigadora postdoctoral en el Laboratorio de Informática LIX de la École Polytechnique (París); Abraham Rueda Zoca, investigador postdoctoral Juan de la Cierva-Formación en la Universidad de Murcia; y María de la Paz Tirado Hernández, investigadora postdoctoral en la Universidad de Sevilla, son los otros cinco ganadores de los Premios Vicent Caselles 2021.