El Laboratorio de Ciencia de Datos, que tiene su sede en la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), Unidad Iztapalapa, es una iniciativa que busca contribuir a fortalecer una mayor interacción entre las áreas del conocimiento.
Para los investigadores José Héctor Morales Bárcenas y Gabriel Núñez Antonio, se trata de una iniciativa que apunta hacia uno de los problemas que enfrenta la educación superior del país, que tiene que ver con la segmentación del quehacer científico y académico.
Por ello, bajo esa óptica, trabajan desde hace algunos años en un espacio donde convergen áreas como Cómputo Científico, Modelación Estadística, Análisis de Datos, Problemas Inversos y Optimización, entre otros.
Se trata, como lo plantea Gabriel Núñez Antonio, quien cuenta con un doctorado en Ciencias Matemáticas por esta institución, de “modelar matemáticamente, para dar respuesta a fenómenos reales; podemos decir que ese fue el inicio”, recuerda.
En ese sentido, agrega José Héctor Morales Bárcenas, quien es doctor en Matemáticas por el Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), en Nueva York, Estados Unidos: “la verdad es que el panorama, a nivel nacional, lo veía todavía muy atrasado respecto a Estados Unidos y otros países, esta idea de integrar metodologías para abordar problemas reales, que pasa por la observación de los datos que se toman en experimentos.
“La colaboración aquí sí es clave y es importante; a pesar de que aquí sí se tiene la apertura para permitir que haya la libertad de dialogar con profesionistas de otras áreas, institucionalmente, sí está muy parcializado el conocimiento todavía”, comenta.
Soluciones prácticas
Al hablar sobre la utilidad que tiene esta iniciativa, Núñez Antonio apunta que la ciencia de datos pasa por tomar información correcta de un proceso, “analizar pequeñas porciones de información, y a partir de esas pequeñas porciones tomar conclusiones.
“Poder decidir, finalmente, si una vacuna es eficiente, o el nivel de eficiencia de un veneno, en qué tiempo será eficiente un fármaco; así, con una muestra pequeña de casillas podemos pronosticar, por ejemplo, el mismo día de la jornada electoral, quién va a ser el gobernador de algún estado, el próximo presidente”, explica.
Todo parte, añade Núñez Antonio, quien realizó una estancia postdoctoral en la Universidad Carlos III de Madrid, en España, en principio, “de un registro correcto, observación de la información del proceso real, la modelación matemática posteriormente, y finalmente lo que se llaman procesos de inferencia, conclusiones de todo el proceso, no quedarnos en nivel básico”.
Al respecto, Morales Bárcenas comenta que una de las dificultades que han tenido para potenciar los resultados es que “México no es un país donde se haya fomentado la interacción desde el principio; entre los experimentales y los teóricos han sido como caminos paralelos; no quiere decir que lo hagan mal, creo que parte del problema es que no ha sabido integrar estas dos actividades en la educación superior, como en una sola.
“Eso sí es un asunto que lleva tiempo, tanto formar recursos como aterrizar ideas sí lleva su tiempo, tampoco es como de la noche a la mañana. Me refiero a que puede haber muchas fallas, muchos errores al principio, pero poco a poco se va corrigiendo; la idea es dejar escuela, ese es el propósito de nosotros”, dice Morales Bárcenas, quien en 2009 se incorporó como investigador asociado al Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) en Guanajuato.
Mayor desarrollo
Aunque este tipo de esfuerzos comenzaron a realizarse de manera aislada desde hace unos años, Morales Bárcenas comenta que actualmente ha cambiado la visión.
“Lo que pasa es que no se han visualizado porque no se han puesto en el contexto actual; sí ha habido esfuerzos, pero no había habido ese reto de contar con esta cantidad de datos, por ejemplo, o desde la perspectiva de integrar el conocimiento, eso no había sido puesto en el escenario de una universidad pública”, dice.
Por ello, comenta, a México llega tarde este tipo de interacción, y “la mayor parte del esfuerzo sí está como diluido; muchos de estos temas, sinceramente, se han creado por separado. Se requiere resolver problemas de forma práctica, y nunca había habido la idea de unificar y que se ataque un problema desde distintas perspectivas; eso está siendo novedoso dentro de la academia”.
Sin embargo, añade: “Tenemos el problema de la universidad pública, de que vamos rezagados siempre en toda esta idea del mercado, de aprovechar este plus que no se está dando; sí hay vías de comunicación, pero no están impactando como deberían, como en otros lugares”.
En ese sentido, Núñez Antonio, se ha dado una mayor importancia a la ciencia de datos por la “propia necesidad de modelar fenómenos cada vez más complejos; actualmente disponemos de grandes cantidades de información de manera más expedita.
“Antes teníamos que ir a observar el fenómeno, medirlo, procesarlo, pero ahora hay más recursos computacionales, que nos permiten tener información en menor tiempo para describir el fenómeno real, para tomar decisiones”, finaliza.
Debido a esto, apunta el investigador, “más que moda, viene aunado al boom de tener información más rápido, y con el uso de mejores procesos computacionales, eso se está conjugando: mayor información en poco tiempo y mejor poder de procesamiento, y cuando entran los modelos matemáticos y estadísticos, hacen el ambiente perfecto para que mucha gente, químicos, farmacéuticos, físicos, biólogos, matemáticos aplicados, que son capaces de crear grupos multidisciplinarios, vean la capacidad en una mejor modelación de los fenómenos reales; entonces ha sido todo ese caminar en el que estas nuevas generaciones van a ser beneficiadas”.
Avances concretos
Sobre los resultados que han tenido con este Laboratorio de Ciencia de Datos, Gabriel Núñez Antonio, quien fue jefe del Área de Probabilidad y Estadística del Departamento de Matemáticas en la UAM Unidad Iztapalapa, asegura que, a pesar de las complicaciones, han sido satisfactorios.
“No es fácil tener una modelación de fenómenos reales basados en datos, inmersos en un departamento de matemáticas, pero eso no es una deficiencia de la UAM, es de todas las universidades que tienen estos departamentos y que quieren hacer modelación de fenómenos reales basados en datos; no ha sido fácil por la naturaleza de la universidad pública.
“Pero ha sido satisfactorio porque hemos trabajado multidisciplinariamente, hemos dado seguimiento a trabajos de maestría, de doctorado, de investigación, hemos organizado foros, nos ha ido bien en el sentido de que hacemos algo que nos gusta, que estamos convencidos y que hemos generado recursos humanos”, reconoce.
Por su parte, José Héctor Morales Bárcenas, quien es profesor investigador de esta unidad de la UAM, subraya que otro de los inconvenientes que han tenido que resolver es que el núcleo básico de quienes trabajan estos temas es muy reducido.
“El esfuerzo está ahí, pero todavía no da el salto cualitativo como para que, incluso, podamos atraer grandes recursos para la propia universidad. Estamos en eso, trabajando en ese tipo de temas para impactar, porque problemas nacionales nos sobran, y no están bien limitados.
“Falta gente que tenga el ánimo de construir desde diferentes perspectivas, eso sí siento que nos falta. Mientras no afiancemos un grupo grande, es difícil; puedes vender soluciones a problemas, pero se requiere más trabajo para integrar a más gente”, finaliza.
Carlos Reyes
Columna Campus: Regla de Tres
