Clara Grima: las matemáticas son “el ADN de todas las ciencias”

La divulgadora y matemática Clara Grima ha opinado hoy que el Premio Princesa de Asturias de Investigación concedido a cuatro matemáticos refleja la importancia de las matemáticas que son “el ADN de todas las ciencias” y que, “por su potencia y transversalidad, deberían ser una cuestión de Estado en cualquier país”.

El jurado del Premio Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2020 ha galardonado hoy a los investigadores Yves Meyer, Emmanuel Candès, Ingrid Daubechies y Terence Tao por sus pioneras y trascendentales teorías y técnicas de procesamiento de datos y señales.

Tras conocerse el fallo del jurado -del que ha formado parte-, Grima ha considerado que se trata de un “merecidísmo” premio para estos cuatro investigadores “que han revolucionado y lo harán aún más el tratamiento de las señales y la imagen”.

“Es un premio fantástico, fundamental para dar visibilidad las matemáticas que son el ADN de todas las ciencias” y que, por su potencia y transversalidad, “deberían ser una cuestión de Estado en cualquier país”, ha subrayado, en declaraciones a EFE.

Para Grima, es necesario que la gente lo entienda cuanto antes, “desde niños”, y que lo entiendan también las administraciones y mejoren la educación en matemáticas porque “esa es la forma de asegurar profesionales vinculados a las matemáticas y porque, si no lo hacemos, estaremos condenando a nuestros niños a la exclusión laboral en cierto sentido”, ha advertido.

A la hora de otorgar este premio, el jurado ha tenido en cuenta que el trabajo de los cuatro investigadores “se complementa”, ha explicado Grima.

Yves Meyer e Ingrid Daubechies han desarrollado la teoría moderna de las 'ondículas', que “son como los 'latidos', unas ondas o patrones cortos que hay en todas las señales, ya sean imágenes o sonidos” y que han sido empleadas en campos tan distintos como la detección las ondas gravitacionales del universo, determinar la autoría de un cuadro o comprimir imágenes de millones de pixeles con la misma resolución pero con menos almacenaje de datos.

Complementarias a este trabajo han sido las investigaciones de Emmanuel Candès y Terence Tao, “que permiten reconstruir la imagen final a partir de muy pocos datos” y generar la imagen de la que proceden de una forma absolutamente magistral“.

En la práctica, sus investigaciones permitirán obtener los mismos resultados que se obtienen en una resonancia magnética pero con menos tiempo de exposición, lo que resulta perfecto para diagnosticar a un niño, por ejemplo, o para países en desarrollo que no cuentan con la tecnología necesaria para captar imágenes de mucha calidad, ha explicado Grima.

Gracias a estos investigadores y a las matemáticas, será posible reconstruir una imagen a partir de pocos datos.

Su técnica, denominada 'Compressed sensing' ya se utiliza para reducir el numero de pruebas a realizar en los casos de Covid-19, ya que permite detectar el número de contagios con una décima parte de las pruebas, “algo fantástico para acabar con el cuello de botella que hay en los laboratorios”, añade Grima.