P- ¿ Es consciente la sociedad de la importancia de las matemáticas en su vida diaria?
R- Por supuesto que no. Buen ejemplo de esto puede ser lo que respecta a nuestra alimentación: con matemáticas podemos saber cómo va a variar nuestro peso. O las grandes empresas, que utilizan las matemáticas para saber nuestros gustos y opiniones, y ofertarnos los productos que compraremos con mayor probabilidad.
P- ¿Los avances teórico/matemáticos, cuánto tardan en
tener incidencia en ramas más prácticas como medicina, telecomunicaciones,
ingeniería?
R- Durante los últimos siglos, los grandes cambios
en medicina siempre han sido gracias a la matemáticas. Por ejemplo, si Radon no
hubiese desarrollado su transformada integral nunca hubiésemos llegado a
utilizar pruebas de diagnóstico con imagen. Hoy en día la situación es todavía
más critica, porque para poder llegar a verdaderos avances en medicina –y otras
muchas áreas- debemos analizar millones de datos en sistemas extremadamente
complejos, y a nivel teórico toda esta rama del conocimiento está
comenzando.
Sin
matemáticas no se puede hacer medicina, decir de manera objetiva si un
tratamiento médico es efectivo o no, porque precisamente de esto se encarga la
estadística. Los
descubrimientos teóricos cada vez tienen un efecto más inmediato en las aéreas
de transferencia del conocimiento, aunque todo depende del área en particular;
pero definitivamente hoy en día no estamos en la época donde tarda esto en
ocurrir, en algunos casos, 200 años. De todas maneras, muchas veces es el
problema práctico el que motiva un desarrollo teórico. Y esto es cada vez más
común, pues los científicos tienden a trabajar en grupos multidiciplinares
donde hay expertos de diversas áreas.
P-¿Alguna rama del conocimiento
está llegando ya a su límite?
R- Más bien todo lo contrario: están
empezando a desenvolverse de manera destacada, porque hoy en día poseemos miles
de datos que nos permiten tener un conocimiento preciso sobre los fenómenos.
Antiguamente, todos los descubrimientos se hacían a partir de muy pocos datos y
observaciones.
P- Cada vez los problemas matemáticos son
más complejos, ¿alcanzaremos pronto los albores de lo indescifrable, cuando la
especialización sea tan excesiva que el conocimiento se imposibilite?
R- No es tanto resolver un problema muy
complicado sino encontrar la solución más sencilla posible. Muchos problemas,
para resolverlos de una manera inteligible, hay que usar un modelo
simplificado, por tanto el asunto es encontrar una solución no demasiado
compleja, que se adecúe a la realidad.
Tienes razón, muchas veces la especialización es muy negativa
porque la gente pierde el punto de vista de lo que realmente está haciendo,
pero gracias a Dios tenemos a matemáticos y físicos que son capaces de entender
lo que hacen biólogos, médicos…
P-¿Son realmente las matemáticas la carrera y
el ámbito con más salidas laborales hoy en día?
R- El Siglo XXI es el siglo de las
matemáticas. Para resolver muchas de las cuestiones cruciales para la sociedad
del futuro será necesaria la utilización de mecanismos matemáticos avanzados,
por lo que si los matemáticos reciben una formación adecuada, orientada a los
problemas que demanda la gente y las instituciones, empresas... no deberían
tener problema a la hora de acceder a un puesto de trabajo.
P- ¿Podrías
dar un caso práctico, de una tarea o problema que antes era tedioso o difícil
de resolver y ahora, gracias al análisis de grandes bases de datos, se ha
simplificado?
R- No te
puedo dar uno, sino miles. Un ejemplo significativo puede ser el caso de la
alimentación adecuada del ganado vacuno para incrementar la producción de
leche. O predecir cánceres prematuros, el número de billetes que puede vender
una compañía de vuelo…
P- ¿Cómo
saber cuál es el número de datos necesario -exacto, ni escasos ni demasiados-
para un experimento? ¿Nunca son suficientes?
R- Todo
problema depende una calidad de información óptima para ser resuelto. Para controlar el entrenamiento de fuerza no necesitamos muchos datos; para conocer la dieta apropiada para una persona, miles.
P- ¿Habrá
una gran relación en el futuro entre la robótica y las matemáticas, o
seguiremos ocupándonos nosotros de cálculos cada vez más endemoniados y
complejos?
R- Las
matemáticas son el lenguaje y soporte de todas las ciencias. Una máquina
aprende en base a las siguientes premisas: ensayo y error, y un comportamiento
adecuado tiene cierta recompensa. Para programar dicho procedimiento debemos
dar una serie de señales de entrada y la maquina proporcionará una señal de
salida, y todo eso se configura a partir de procedimientos matemáticos. Por
tanto, la evolución de la robótica va a depender del avance de las
matemáticas y especialmente de la capacidad de realizar ingentes cantidades de
cálculo. Un ejemplo reseñable de todo esto puede ser que las máquinas, hoy
por hoy, no sean capaces de detectar la profundidad de las imágenes.
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