La Real Sociedad Matemática Española y la Fundación Ramón Areces han presentado el pasado 22 de octubre el libro Blanco de las Matemáticas. Se trata de un exhaustivo análisis sobre la situación de las matemáticas en aspectos como la educación, las salidas profesionales, el impacto socioeconómico, la divulgación, la igualdad de género, la internacionalización y la investigación.
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Hoy hemos conocido que Yves Meyer, Ingrid Daubechies, Terence Tao y Emmanuel Candès han sido reconocidos con el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020.
A continuación transcribimos el acta del jurado.
Reunido telemáticamente el jurado del Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020, integrado por Jesús del Álamo, Juan Luis Arsuaga Ferreras, César Cernuda Rego, Juan Ignacio Cirac Sasturáin, Miguel Delibes de Castro, Elena García Armada, Clara Grima Ruiz, Amador Menéndez Velázquez, sir Salvador Moncada, Concepción Alicia Monje Micharet, Ginés Morata Pérez, Enrique Moreno González, Lluis Quintana-Murci, Peregrina Quintela Estévez, Manuel Toharia Cortés, María Vallet Regí, presidido por Pedro Miguel Echenique Landiríbar y actuando de secretario Santiago García Granda, acuerda conceder por unanimidad el Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020 a Yves Meyer (francés), Ingrid Daubechies (belga/estadounidense), Terence Tao (australiano/estadounidense) y Emmanuel Candès (francés) por sus contribuciones pioneras y trascendentales a las teorías y técnicas matemáticas para el procesamiento de datos, que han ampliado extraordinariamente la capacidad de observación de nuestros sentidos y son base y soporte de la moderna era digital.
Por una parte, Yves Meyer e Ingrid Daubechies han sido líderes en el desarrollo de la moderna teoría matemática de las ondículas (wavelets), que son como latidos matemáticos que permiten desde asomarnos a Van Gogh y descubrir su estilo hasta escuchar la música que encierra el aparente ruido del Universo, entre otras muchas aplicaciones de todo tipo. En definitiva, visualizar lo que no podemos ver y escuchar lo que no podemos oír.
Por otro lado, la colaboración entre Terence Tao y Emmanuel Candès y sus aportaciones en las técnicas de percepción comprimida (compressed sensing), además de los innegables avances en imagen médica y otras pruebas diagnósticas derivadas de esta, nos permiten completar las señales electromagnéticas o reconstruir melodías a las que el tiempo les robó notas.
Este Premio subraya la contribución social de las matemáticas y su trascendencia como elemento transversal de todas las ramas de la ciencia.
23 de junio de 2020
Recientemente la Universidad de Sevilla ha emitido una nota de prensa sobre los trabajos del grupo de investigación Automática y Robótica Industrial, cuyo responsable es el catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Sevilla Eduardo Fernández Camacho.
El grupo propone soluciones a los problemas de tráfico denso mediante el uso de control predictivo y modelos dinámicos complejos. Estos modelos, que son útiles no sólo para mejorar la gestión de infraestructuras, sino también para su utilización en aplicaciones biomédicas o de la industria petroquímica, se basan en ecuaciones diferenciales parciales que en el caso del tráfico describen la relación que hay entre el flujo y la densidad o la velocidad.
Según explica Eduardo Fernández Camacho, tradicionalmente existen dos formas de controlar el tráfico: mediante límites de velocidad variables y mediante el control de acceso de entrada a las autopistas/autovías. En el caso del puente del V Centenario se tiene también en cuenta una tercera variable: la utilización del carril reversible.
La nota de prensa continúa exponiendo la aplicación de este modelo en la ciudad de Grenoble y la participación de este grupo de investigación en HYCON2, una red de excelencia internacional financiada por la Comisión Europea para potenciar la cooperación en la investigación de control de sistemas dinámicos complejos.
De esta nota se han hecho eco algunos medios como el Diario de Sevilla. Es muy satisfactorio constatar que los medios están atentos a los resultados de investigación de la Universidad de Sevilla, aunque es algo desalentador leer algunos comentarios a la noticia.
Esta entrada participa en la Edición 6.1 del Carnaval de Matemáticas cuyo anfitrión es Tito Eliatron Dixit.
Visto en El País
En 1976 el departamento de estadística de la Universidad de Carolina del Norte, en Estados Unidos, inició una investigación para optimizar las técnicas de cultivo. El estudio se centró en el análisis de variables como la temperatura, el tipo de grano o la variedad de abonos. El objetivo era identificar los patrones que propiciaban mejores cosechas. Esa es una de las historias que se suelen contar para remontarse a los orígenes del big data, el análisis masivo de datos para sacar el máximo provecho de ellos y tomar mejores decisiones en el futuro.
Aunque todavía es un fenómeno que está por desarrollar en muchos sectores, el big data se ha extendido ya a prácticamente todos los ámbitos de la vida. Desde la banca y los seguros, a las aerolíneas o la NBA. Los tiros fallados y los acertados, la distancia entre los jugadores o su altura. Todos los datos se vuelcan en un software de análisis estadístico para concluir qué jugadores, cómo y cuándo rinden mejor. En función de los resultados se deciden los fichajes. “Se unen variables y se identifican patrones. Se puede saber si un jugador consigue más aciertos si juega contra rivales que miden más de dos metros o solo 1,90”, asegura Fernando Meco, director de marketing en SAS, empresa de software analítico que trabaja con algunos equipos de la NBA. Continuar leyendo “No hace falta ser matemático para ser experto en ‘big data’”
Más información (y en español) en Cómo Pixar usa las matemáticas para que te enamores de sus personajes (El País).
Y aqí el corto Geri’s Game, del que hablan.
