Verónica Álvarez Castro es investigadora posdoctoral en BCAM, el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas. Su investigación se centra en el área de la Inteligencia Artificial (IA) en particular en problemas relacionados con la estadística, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Verónica está interesada en el desarrollo de técnicas de inteligencia artificial con garantías teóricas para resolver problemas del mundo real. En concreto, está trabajando en técnicas de regresión y clasificación basadas en aprendizaje continuado que se adaptan a una distribución subyacente variable. Ahora, la investigadora nos cuenta cómo ha desarrollado su carrera profesional, cómo se puede atraer más el grado de matemáticas a niñas y jóvenes o sobre cómo se aplica IA aplicada a la investigación.
Queremos viajar un poco en el tiempo, de Salamanca a Bilbao, eres reconocida por ser una de las investigadoras más jóven de España en desarrollar una herramienta de predicción de la demanda eléctrica y con talento en el ecosistema matemático y tecnológico, ¿cómo ha sido llegar hasta aquí?
Ha sido un viaje lleno de aprendizaje y crecimiento. Estudié el grado de matemáticas en Salamanca y nada más terminar el grado me mudé a Bilbao donde empecé a trabajar en el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas (BCAM). Durante este tiempo he tenido la suerte de contar con el apoyo de mentores inspiradores y la oportunidad de trabajar en un campo que me apasiona.
Desarrollar una herramienta de predicción de la demanda eléctrica ha sido un desafío emocionante. Me siento agradecida por las oportunidades que se me han presentado y comprometida a seguir creciendo y contribuyendo de manera significativa al ecosistema matemático y tecnológico.
El País publicó un reportaje con el siguiente titular: “Del pupitre al puesto de trabajo: así van alejando las matemáticas a las niñas de mejores empleos”. En tu caso, afortunadamente, no ha sido así, ¿qué o quién hizo que te decantaras por esta rama? ¿Tu objetivo siempre ha sido investigar en el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas (BCAM)?
Aunque el titular resalte un desafío presente en la sociedad, mi experiencia ha sido diferente gracias a diversos factores que me han impulsado hacia las matemáticas. Desde que era pequeña, tuve la suerte de contar con profesores que fomentaron mi curiosidad y pasión por resolver problemas a través de las matemáticas. Además, el apoyo de mi familia y el descubrimiento de la fascinante aplicación de las matemáticas en el mundo real, especialmente en áreas como la ciencia y la tecnología, consolidaron mi interés en esta disciplina. Respecto a mi objetivo de investigar en el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas (BCAM), si bien siempre he tenido una inclinación hacia la investigación en matemáticas aplicadas, fue durante el grado en matemáticas cuando conocí BCAM. En BCAM, he encontrado un clima de trabajo excepcional que ha sido fundamental para mi desarrollo profesional. Tanto el ambiente con mis supervisores como la relación con mis compañeros han contribuido significativamente a hacer de este lugar un entorno ideal para el crecimiento y la realización personal y profesional. La atmósfera de colaboración y apoyo mutuo que se respira en BCAM fomenta la creatividad, el intercambio de ideas y el trabajo en equipo.
Tú y tus compañeros habéis desarrollado un algoritmo para predecir la demanda de energía eléctrica a nivel doméstico o de una ciudad o país. ¿Podrías explicar cómo funciona este algoritmo y cuáles son los factores que influyen en sus predicciones?
En nuestro artículo presentamos técnicas de inteligencia artificial para predecir el consumo de energía con precisión y evaluar de manera confiable las incertidumbres de las previsiones. Nuestro método utiliza cientos de modelos que se actualizan continuamente con la información más reciente disponible. Cada vez que se obtienen datos reales de consumo, estos modelos se ajustan para reflejar los cambios en los patrones de consumo y se utilizan para predecir consumos futuros. Además, nuestras técnicas permiten determinar la incertidumbre en las predicciones, lo que nos brinda la capacidad de estimar la probabilidad de diferentes niveles de consumo en el futuro. Los factores que influyen en nuestras predicciones incluyen variables como el histórico de consumo, el clima, la temporada del año, eventos especiales y cualquier otro factor relevante que pueda afectar el consumo de energía.
Este algoritmo está a disposición de la comunidad investigadora. ¿Por qué crees que es importante tenerlo abierto?
Es importante tener el algoritmo abierto para promover la transparencia y la colaboración en la investigación. Al permitir que otros investigadores accedan al algoritmo, se facilita la verificación y reproducción de los resultados, se fomenta la colaboración y el intercambio de ideas, se impulsa la innovación y se beneficia a la sociedad al permitir su uso en una variedad de contextos y aplicaciones.
¿Qué opinas sobre la educación de la sociedad en relación con los hábitos de consumo? ¿Crees que se deberían establecer unos límites?
Creo que la educación de la sociedad en relación con los hábitos de consumo es fundamental para promover un comportamiento más consciente y sostenible. Es importante que las personas comprendan el impacto de sus decisiones de consumo en el medio ambiente, la economía y la sociedad en general. Si bien no estoy segura de que se deban establecer límites estrictos, considero que se pueden promover pautas y prácticas responsables a través de la educación y la sensibilización. Esto incluye fomentar el consumo consciente, la reutilización, el reciclaje y la elección de productos y servicios que sean respetuosos con el medio ambiente y socialmente responsables.
Además de tener el algoritmo un objetivo principal y fundamental en la energía eléctrica, ¿se trabaja para que sea aplicable a otras áreas?
Sí, por supuesto. Aunque este algoritmo tiene un objetivo principal en la predicción de la demanda eléctrica, también se trabaja en métodos aplicables a otras áreas puesto que la investigación en disciplinas como la estadística, las matemáticas y la inteligencia artificial estudia generalmente problemas del mundo real para ayudar a mejorarlos. En el caso de la energía predecir de manera precisa tiene un impacto directo en la economía del consumidor, pero hay otros muchos ejemplos. Por ejemplo, en el mes de diciembre estuvimos en New Orleans en la conferencia NeurIPS presentando el trabajo “Minimax Forward and Backward Learning of Evolving Tasks with Performance Guarantees”. Los métodos que presentamos en ese trabajo podrían utilizarse en problemas reales como, por ejemplo, la detección del fraude, predicción de retrasos en los aviones, o en el ámbito financiero para el pronóstico de tendencias económicas.
Las matemáticas y la inteligencia artificial han ido de la mano en este proyecto. ¿Podrías compartir cómo ha sido utilizada esta herramienta para su desarrollo? ¿opiniones de uso?
La integración de las matemáticas y la inteligencia artificial en este proyecto ha sido fundamental para su desarrollo. Las matemáticas proporcionan el marco teórico necesario para modelar y comprender los datos relacionados con la demanda eléctrica, mientras que la inteligencia artificial ofrece herramientas poderosas para analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y hacer predicciones precisas. En este sentido, hemos utilizado algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis predictivo para entrenar modelos que puedan predecir la demanda eléctrica con una alta precisión. Estos modelos se basan en datos históricos de consumo eléctrico, así como en variables externas como el clima, la temporada y los eventos especiales.
En cuanto a las opiniones de uso, hemos recibido una respuesta positiva por parte de los usuarios. La herramienta ha demostrado ser útil para planificar y gestionar de manera más eficiente la oferta de energía eléctrica, lo que permite una mejor adaptación a las fluctuaciones de la demanda y una mayor estabilidad en el suministro. Además, su capacidad de predicción ayuda a reducir costos y optimizar la utilización de recursos.
Recibiste el premio a la Mejor Contribución Aplicada con Impacto Social, Innovación o Transferencia de Conocimiento en Estadística en 2022, otorgado por la Fundación BBVA y la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa. ¿Qué supuso este reconocimiento para ti, para tu equipo y para los que te acompañan en el proceso?
Recibir el premio fue un honor y un verdadero reconocimiento al trabajo y dedicación de todo el equipo. Para mí, representó una validación de nuestros esfuerzos. Fue un momento de gran satisfacción y orgullo, no solo para mí, sino también para todos los que compartieron este logro y cuyas contribuciones fueron fundamentales en el proceso. Este reconocimiento nos inspira a seguir adelante y promover el progreso en nuestra comunidad y más allá.
¿Cuáles crees que son los aspectos que la educación en España debería mejorar para fomentar un mayor interés de las mujeres y niñas jóvenes en carreras STEAM?
Es crucial que las futuras generaciones comprendan la importancia de las disciplinas STEAM para el desarrollo de aplicaciones en diversos ámbitos como las finanzas, el deporte y la medicina. Por ejemplo, las técnicas surgidas de la investigación en inteligencia artificial y machine learning son fundamentales para la toma de decisiones informadas y la evaluación del riesgo asociado a estas decisiones. Conocer cómo estas disciplinas pueden abordar problemas prácticos podría motivar a más jóvenes a formarse en estos campos, lo que sería de gran beneficio en el contexto actual.
¿Podrías dar un consejo para aquellas que estén leyendo esta entrevista y aspiren a dedicarse a carreras científico-tecnológicas o a emprender en el ecosistema?
Mi consejo para aquellas que aspiran a dedicarse a carreras científico-tecnológicas o emprender en el ecosistema es que mantengan la pasión y la curiosidad como motores principales. La ciencia y la tecnología son campos en constante evolución, por lo que es fundamental estar siempre dispuestas a aprender y adaptarse a los cambios. Además, les animo a buscar mentores y redes de apoyo que las guíen y las inspiren en su camino.
No teman enfrentarse a desafíos y a cometer errores, ya que son parte del proceso de aprendizaje y crecimiento.
Finalmente, recuerden que sus habilidades y perspectivas únicas pueden marcar la diferencia en la innovación y el progreso en estos campos, así que confíen en sí mismas y persigan sus sueños con determinación y perseverancia.
