Matemáticas básicas al servicio de la tecnología aplicada
Los científicos Ingrid Daubechies y David Mumford comparten el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento 2012 en Ciencias Básicas por su gran influencia desde la matemática pura en ámbitos de aplicación tecnológica relacionados con la compresión de datos en audio y video, la visión artificial o el reconocimiento de patrones
A menudo se piensa que las matemáticas son algo complicado, misterioso, pero según uno de los galardonados, la física de origen belga Ingrid Daubechies, no son otra cosa que "el sentido común llevado al extremo". En realidad, defiende que las aplicamos casi cada día en nuestra vida cotidiana. El hándicap de esta disciplina, lamenta el otro premiado, el matemático estadounidense de origen británico David Mumford, es que "la opinión pública no está al tanto de que muchas de las cosas que forman parte de nuestro día a día se basan en desarrollos matemáticos". Durante su alocución en el acto de concesión del premio, ambos han destacado el poder transformador de estas ciencias básicas para, desde un enfoque multidisciplinar, buscar y formular respuestas a otros problemas complejos y variados.
En concreto, ellos se sirven de las matemáticas abstractas para desarrollar campos tecnológicos tan aplicados como la compresión de datos, con gran impacto en la transmisión eficiente de audio y video, la visión digital o el reconocimiento de modelos y patrones. "La investigación básica y la aplicada son dos caras de una misma moneda", ha defendido Mumford, un principio en el que Daubechies está de acuerdo: "Se necesita investigación básica que ayude a los que trabajan en otras ciencias aplicadas. A menudo, el trabajo empieza por resolver cuestiones simples en otros campos, que luego se intentan reformular en lenguaje matemático. Así es como se establecen los marcos con los que resolver los problemas".
El científico estadounidense David Mumford, catedrático en la Universidad estadounidense de Brown, destaca por sus estudios para describir el funcionamiento del cerebro humano y su capacidad para comprender una imagen, con los que se ha convertido en los últimos años en un referente en la aplicación de las matemáticas a la visión artificial. Un campo, el de crear una imagen especular del funcionamiento del cerebro para aplicarlo al aprendizaje automático de las máquinas (maschine learning en inglés), que la catedrática de Duke Ingrid Daubechies, cree que constituye una de las fronteras del conocimiento en su campo. Los trabajos de Daubechies sobre la descomposición de objetos matemáticos en componentes más simples, haciendo posible la transmisión con mucha carga de información sin que suponga una pérdida de calidad, han sido aplicados, por ejemplo, al estándar de compresión de imágenes JPEG 2000. El director del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT) contextualiza la importancia de estos descubrimientos: "Todo el que use computadoras, Internet o imagen digital se beneficia directamente de sus logros".