¿Cuál es el papel de los matemáticos en el I+D?
Un matemático es muy disciplinado a la hora de razonar, tiene lo que comúnmente llamamos una cabeza bien amueblada. Pero al mismo tiempo es mentalmente muy flexible y capaz de adquirir, con las indicaciones adecuadas y en poco tiempo, los conocimientos que le permiten analizar los problemas con rigor y posteriormente resolverlos. Por lo tanto, un matemático puede ser muy útil en muchas de las actividades de I+D.
¿Tienen aplicaciones prácticas las conclusiones extraídas del Mathematical Weekend?
Es un congreso de investigación básica y puntera, por lo que no se esperan aplicaciones a corto o medio plazo. Por ejemplo, en una de las conferencias se trató la posibilidad de hacer computadores cuánticos, pero primero hay que entender la estructura teórica que luego nos permita concluir que, efectivamente, se puede construir. Esta es una parte donde las matemáticas juegan un papel fundamental. El conferenciante en cuestión vino a decir que por lo menos habrá que esperar 20 años para construir un computador cuántico. Pero hay otras cuestiones muy relacionadas con su posible construcción cuya aplicación tecnológica va a ser mucho más inmediata.
¿Destacaría alguna colaboración ejemplar entre matemáticos de la UPV/EHU y la I+D vasca?
La Unesco consideró el 2000 el Año Mundial de las Matemáticas, y, por este motivo, Mikel Lezaun (también profesor de matemáticas de la Facultad de Ciencia y Tecnología) y yo empezamos a visitar distintos centros tecnológicos. Fruto de ello surgió una colaboración con la empresa entonces denominada Sidenor, en la que colaboraron también los profesores Gloria Pérez y Eduardo Sainz de la Maza. Estos tres profesores mantienen esta vertiente aplicada de las matemáticas, centrada sobre todo en las áreas de optimización y logística, y con resultados muy satisfactorios.
Por lo tanto, ¿hay una relación fructífera entre matemáticos e ingenieros?
Un ingeniero, de partida, tiene una formación matemática muy notable. Pero un matemático puede serles no solo útil sino necesario. Por ejemplo, es muy corriente que cuando un centro tecnológico trabaja para una multinacional, esta, por criterios de calidad, le diga que tiene que utilizar tal software en concreto, cuyo funcionamiento interno es muy opaco y de difícil acceso. Generalmente este paquete informático no se adapta plenamente a lo que se necesita, por lo que hay que modificarlo para cubrir estas necesidades concretas. Muchas veces hay que ir al corazón del funcionamiento para decidir qué es válido y qué hay que modificar. En esta labor, un matemático es muy eficaz. Es, por ejemplo, lo que hicimos en Sidenor.
¿Qué más están aportando los matemáticos de la UPV/EHU a los centros tecnológicos vascos?
Lo más inmediato ahora mismo es en cuestiones de asesoramiento estadístico y en logística y optimización. Es un área muy activa y de mucho recorrido. Pero además, hay novedades. En concreto con Biocruces, el instituto de investigación de reciente creación del Hospital de Cruces. Se ha creado la Unidad de Biomedicina Cuantitativa, en la que queremos crear equipos multidisciplinares de investigación para incentivar el uso de las ciencias cuantitativas por parte de los investigadores biomédicos.
¿Podría poner algún ejemplo?
La semana pasada se presentó un trabajo fin de master en la Facultad de Ciencia y Tecnología sobre cómo se pueden utilizar las matemáticas para obtener una información más cuantitativa de un electrocardiograma. Un electrocardiograma no es más que la señal que se recibe después de haber introducido una corriente eléctrica en zonas cercanas al corazón. A partir de esta señal, queremos saber algo sobre el corazón: se trata de un problema inverso, un área de las matemáticas.
Habla de integrar matemáticos en equipos multidisciplinares.
El uso que los científicos de las ciencias de la salud hacen de las ciencias cuantitativas puede y creo que debe ser mayor. Por ejemplo, se puede avanzar en la modelización matemática de muchos problemas. Un buen modelo permite simular en el ordenador situaciones reales, y por tanto experimentar con mucha más flexibilidad y sin perjuicio para nadie. Pero para hacer un buen modelo hay que entender el problema en su integridad, y esto solo se puede conseguir con equipos multidisciplinares que incluyan a matemáticos.